Tensorflowどうもfkdm(@fkdm88)です。遅ればせながら、機械学習を勉強しようと思い立ちました。AMD製GPUのためCUDAが使えず断念。OSでも同様の手順で行けると思います。CUDAのインストール先にまとめ出たとこ勝負で始めてしまった本記事ですが、結果的に筆者環境ではJupyter立ち上げならず。いうことでまとめです。capabilityを確認すべし!capabilityが古いと最新TFは使用できない。Jupyterもpython3も。CUDAのインストールはDockerを活用することでかなり楽。機械学習やるなら新しめのGPUを用意しよう・・・。〜前編〜書きながら、時間がなくなったので2部制にします。前半はCUDA、後半はDockerでTensorflow&動作検証!で書きます。versionを確認します。versionは5.9.xであることがわかりました。wikiのコードネームのページからGK107Mを探して、コードネームを調べます。結果、筆者環境ではNVE7であることがわかります。wikiの内容を表にしてます。NVIDIAサポート切れだったらゲームオーバーです。NVIDIAサポート切れ。残念!対応するドライバのインストールが完了したら、一度PC再起動します。fileがloadされていることが確認できるはずです。drm_kms_helper,nvidia_drm,i915CUDAのインストールここは簡単です。Arch系のいいところですね・・。サイズが多いので時間は要しますが以下コマンドでさくっと完了です。cudnnそれでは今回はここまで。次回Dockerを使ったTensorflow環境の構築について説明します。本記事より実際に手を動かしていきますよ。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。WordPress.。