Sayfalar

21 Haziran 2018 Perşembe

GPU destekli Tensorflow kurulumu (NVIDIA CUDA ile)

Bu yazı kapsamında GPU destekli tensorflow kurulumu için izlenecek yol anlatılacaktır. Bunun için NVIDIA'nın GPU (grafik işlem birimi) gücünü kullanmak için geliştirmiş olduğu paralel hesaplama mimarisi olan CUDA'yı kullanacağız. İlk olarak bilgisayarınızdaki grafik kartının CUDA'yı destekleyip desteklemediğini öğrenmek için aşağıdaki linkten kontrol ediniz;
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Eğer grafik kartınız CUDA destekli ise, Tensorflow yüklemeden önce ilk olarak CUDA yı indirip kurmanız gerekiyor.
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit


CUDA Toolkit farklı sürümleri için:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

Tensorflow resmi sitesinde an itibariyle CUDA 9 'ı kurmamız belirtildiği için, ben de Windows 10 için CUDA Toolkit 9 versiyonunu indirip makineme yüklüyorum.


CUDA yı kurduktan sonra gpu destekli tensorflow kurulumunu yapalım ve çalışıp çalışmadığını kontrol edelim. Bilgisayarımızda şayet Python yüklü ise mevcut sürümün ve diğer kütüphanelerin etkilenmemesi için Anaconda ile yeni bir ortam (environment) oluşturup, gpu destekli tensorflow kuralım.

conda create --name gpu-env python=3.5

Bu komutla gpu-env isimli yeni bir ortam oluşturup,içerisine python 3.5 yüklemiş olduk. 

activate gpu-env  komutu ile eklemiş olduğumuz yeni gpu-env isimli ortamı aktif edip, gpu destekli tensorlow 'u aşağıdaki komut ile yükleyebiliriz;

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

Eğer bir hata almadıysak tensorflow kurulumunu tamamladık gibi görünüyor. Fakat import tensorflow komutu ile kurulumu test etmek istediğimizde karşımıza çıkan hata;

Could not find 'cudnn64_7.dll' 

Hata mesajındaki versiyon numarasından anlaşılacağı gibi CuDNN versiyon 7 'yi kurmamız gerekiyor. tensorflow'u import ettiğimizde CUDA Toolkit ya da CuDNN  ile ilgili herhangi bir hata veya versiyon uyuşmazlığı olması durumunda doğru versiyonu indirip kurmanız gerekiyor.

CuDNN  indirmek için (hesap oluşturup giriş yapmalısınız)

Yüklemiş olduğunuz CUDA Toolkit'e uygun CuDNN versiyonunu indirmelisiniz

Uygun CuDNN 'i indirdiğinizde dll, header ve library dosyalarını içeren 3 farklı klasör göreceksiniz. Bu dosyaları ortam değişkenlerinde;

CUDA_PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0   ile tanımlı olan dizine kopyalayın. 

(dll dosyasını bin klasörüne, header dosyasını include klasörüne ve library dosyasını lib\x64 klasörüne)


Tekrar "import tensorflow" ile tensorflow kurulumunu test edin, hata varsa başa dönün :)



Her türlü görüş, öneri ve sorularınızı iletebilirsiniz...




1 yorum:

  1. Bu konularda bilgi sahibi değilim. AnyCasting isminde bir döküm simülasyon programı kullanıyoruz. Pragram bir simülasyonu normal şartlarda 1 saatte bitirirken farklı şartlarda bir simülasyon çok uzun sürüyor. Simülasyon hesaplama kısmı tamamen cpu kullanıyor. Gpu kullandırabilirmiyiz acaba?

    YanıtlaSil