はじめに

この記事は、Ubuntu 20.04 LTSを使用している方、特にディープラーニングの学習に興味がある方を対象にしています。この記事を読むことで、Ubuntu 20.04 LTSでtensorflowのディープラーニング学習にGPUを使用する方法がわかります。また、GPUを使用することで学習速度を向上させる方法も紹介します。

前提知識

この記事を読み進める上で、以下の知識があるとスムーズです。 * Ubuntu 20.04 LTSの基本的な操作 * tensorflowの基本的な知識 * ディープラーニングの基礎的な知識

tensorflowとディープラーニングの概要

tensorflowは、Googleが開発したオープンソースのマシンラーニングライブラリです。ディープラーニングは、画像認識、自然言語処理、音声認識などに使用される機械学習の一種です。ディープラーニングの学習には大量の計算リソースが必要であり、GPUを使用することで学習速度を向上させることができます。

tensorflowのGPU使用方法

tensorflowのGPU使用方法は、以下のステップで行います。

ステップ1: NVIDIAドライバーのインストール

まずは、NVIDIAドライバーをインストールします。以下のコマンドでインストールできます。

Bash

sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-470

ステップ2: CUDAのインストール

次に、CUDAをインストールします。CUDAは、NVIDIAのGPUで計算を行うためのツールキットです。以下のコマンドでインストールできます。

Bash

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
sudo apt update
sudo apt install cuda

ステップ3: cuDNNのインストール

次に、cuDNNをインストールします。cuDNNは、ディープラーニングの計算を効率化するためのライブラリです。以下のコマンドでインストールできます。

Bash

sudo apt install libcudnn7=8.2.4.15-1+cuda11.5
sudo apt install libcudnn7-dev=8.2.4.15-1+cuda11.5

ステップ4: tensorflowのインストール

最後に、tensorflowをインストールします。以下のコマンドでインストールできます。

Bash

pip3 install tensorflow

ハマった点やエラー解決

インストール中に以下のエラーが発生した場合があります。 * NVIDIA driver not installed このエラーは、NVIDIAドライバーがインストールされていない場合に発生します。NVIDIAドライバーをインストールしてください。 * CUDA not installed このエラーは、CUDAがインストールされていない場合に発生します。CUDAをインストールしてください。 * cuDNN not installed このエラーは、cuDNNがインストールされていない場合に発生します。cuDNNをインストールしてください。

解決策

エラーが発生した場合、以下の解決策を試してください。 * NVIDIAドライバーのインストールを確認してください。 * CUDAのインストールを確認してください。 * cuDNNのインストールを確認してください。

まとめ

本記事では、Ubuntu 20.04 LTSでtensorflowのディープラーニング学習にGPUを使用する方法を紹介しました。GPUを使用することで学習速度を向上させることができます。また、エラーが発生した場合の解決策も紹介しました。この記事を通して、ディープラーニングの学習にGPUを使用することができ、学習速度を向上させることができました。今後は、ディープラーニングの応用について記事にする予定です。

参考資料