1080を積んで、TensorFlowを動かすまでのメモです。1080がまだサポートされていないので、UbuntuをインストールしてUbuntu上で動かします。6.0の組み合わせで動かしています。この記事の内容は、次の環境で確認しました。USBメモリーHDDの容量はもっと小さくても構いません。USBメモリーの容量は16GB以上必要です。次のページを参考にしました。LTSをダウンロードします。(FAT)、GUIDパーティションで消去します。diskutilコマンドで、USBメモリーのデバイスを調べます。list調べたデバイスをアンマウントします。/dev/disk2ダウンロードしたUbuntuのISOイメージをコピーします。†macOSをシャットダウンし、HDDを増設します。(FAT)、GUIDパーティションで消去します。Proは32GBのメモリーを積んでいるので、スワップ領域はなしにしました。†BootCampはUbuntuをサポートしていません。そこで、rEFIndというブート・マネージャーを使います。rEFIndをダウンロードし、展開する。macOSをシャットダウンし、Command+Rを押しながら起動する。リカバリー・モードで起動したら、ターミナルを起動し、rEFIndを展開したフォルダーに移動する。rEFIndをインストールする。./refind-installmacOSを再起動する。†Ubuntuインストール用のUSBメモリーを接続する。macOSをシャットダウンし、Optionを押しながら起動する。Boot」を選択する。installing」を選択し、USBメモリーからUbuntuを起動する。LTS」をダブルクリックする。最新版にアップデートします。「システム環境設定」の「ソフトウェアとアップグレード」の「アップデート」にあるUbuntuの新バージョンの通知を「全ての新バージョン」に変更する。†リモートで作業できるように、sshdをインストールします。sshをインストールする。openssh-serversshが自動で起動するように設定する。ssh.serviceUbuntuを再起動してリモートからsshでログインできるか確認する。セキュリティのことを考えると、インターネットから見える環境では、rootでのログインはできないようにしておくべきです。次のページを参考にしました。セットアップしたメモインストールの準備をする。update最新版のドライバーを調べる。'nvidia-[0-9]+$'最新版のドライバーをインストールする。freeglut3-dev最新版を入れようとしたけど入らなかったので、384にしました。6pinのソケットが2つ付いています。Wまでしか供給できません。pinに変換してくれるケーブルを使います。pinは150Wまで供給できます。2010)は全部で225Wまで供給できます。pinだったりします。2010)でも使うことができます。Ubuntuをシャットダウンする。pinケーブルを空いているソケットに接続する。pinケーブルに接続する。TURBO-GTX1080-8Gに接続する。次のページを参考にしました。16.04へのCUDAインストール方法Ubuntuを起動する。dev(local)を選択して、Downloadボタンからリンクを取得します)。パッチもダウンロードします。https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.debCudaをインストールする。cuda-8-0.bashrcに以下の2行を追加する。LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"Ubuntuを再起動する。rebootログインして、動作確認する。Programにメンバー登録する。Linuxをダウンロードする。ダウンロードしたファイルを展開してインストールする。†ディスプレイ・マネージャーのLightDMが動いているとGPUパワーを使ってしまうので、LightDMを止めます。12行目を以下のように変更する。reboot画面が出なくなってしまったので、ここからは全てsshでリモート・ログインして作業します。次のページを参考にしました。GPU版のURLは次のページで調べました。Pythonlibcuptiをインストールする。libcupti-devpip3とpython3とvirtualenvをインストールする。~/tensorflowvirtualenvをアクティベートする。1.3のGPU版をインストールする。https://pypi.python.org/packages/b8/16/14fbe414f2b3c39c5d01521e38e7aaec384f8fbf26eec021d247345260c3/tensorflow_gpu-1.3.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl#md5=7b694289e1fc977a47cd89f2876d3528TensorFlowの動作を確認する。最新の20件2023-05-07機械学習/Rで機械学習する2023-01-11バイオ・データ・マイニング/Rでロジスティック回帰を使う2022-11-09授業/バイオインフォマティクス特論バイオ・データ・マイニング/Rで統計分析するバイオ・データ・マイニング/Rで検定する2022-10-14バイオ・データ・マイニング/HMMERで相同性検索を行う2022-09-20バイオ・データ・マイニング/ClustalWでペアワイズ・アラインメントを行う2022-05-09FrontPage2020-12-23バイオ・データ・マイニング/Rで回帰分析する2020-12-09バイオ・データ・マイニング/Rで階層クラスタリングを使う2020-10-21バイオ・データ・マイニング/BLASTで相同性検索を行う2020-10-13バイオ・データ・マイニング/ClustalWで多重アラインメントを行う2020-09-30授業/情報技術英語B2020-09-17機械学習/Colabでデータ・サイエンス2020-01-24バイオ・データ・マイニング/RでSVMを使うバイオ・データ・マイニング/Rでデータを読み込む2020-01-15バイオ・データ・マイニング/Rで決定木を使う2020-01-05授業/知能情報工学2019-12-18バイオ・データ・マイニング/Rでスペクトラル・クラスタリングを使うバイオ・データ・マイニング/Rでk平均法を使う。