Sonunda Nvidia Titan XP + MacBook Pro + Akitio Düğüm + Tensorflow + Keras'ı yükleyebilirim
Prosedüre ilişkin bir özlem yazdım, yardımcı olacağını umuyorum
https://gist.github.com/jganzabal/8e59e3b0f59642dd0b5f2e4de03c7687
İşte yaptığım şey:
Bu yapılandırma benim için çalıştı, umarım yardımcı olur
Buna dayanmaktadır:
https://becominghuman.ai/deep-learning-gaming-build-with-nvidia-titan-xp- ve-macbook-pro-with-thunderbolt2-5ceee7167f8b
ve:
https://stackoverflow.com/questions/44744737/tensorflow-mac-os-gpu-support
Donanım
Yazılım sürümleri
- macOS Sierra Sürüm 10.12.6
- GPU Sürücüsü Sürümü: 10.18.5 (378.05.05.25f01)
- CUDA Sürücü Sürümü: 8.0.61
- cuDNN v5.1 (20 Oca 2017), CUDA 8.0 için: Kayıt olmalı ve indirmelisiniz
- tensorflow-gpu 1.0.0
- Keras 2.0.8
Prosedür:
GPU sürücüsünü yükleyin
- Sisteminizi kapatın, görene kadar (⌘ ve R) tuşlarına basarak yeniden çalıştırın, bu işlem Kurtarma Modunda olmanıza izin verir.
- Menü çubuğundan Utilities> Terminal'e tıklayın ve 'csrutil disable; yeniden başlatmak 'bu komutu çalıştırmak için enter tuşuna basın.
Mac'iniz yeniden başlatıldığında, bu komutu Terminal'de çalıştırın:
cd ~/Desktop; git clone https://github.com/goalque/automate-eGPU.git
chmod +x ~/Desktop/automate-eGPU/automate-eGPU.sh
sudo ~/Desktop/automate-eGPU/./automate-eGPU.sh
EGPU'nuzu Mac'inizden çıkarın ve yeniden başlatın. Bu önemlidir, eğer eGPU'nuzun fişini çekmediyseniz, yeniden başlattıktan sonra siyah ekranla sonuçlanabilir.
Mac'iniz yeniden başlatıldığında, Terminal'i açın ve bu komutu çalıştırın:
sudo ~/Desktop/automate-eGPU/./automate-eGPU.sh -a
- EGPU'nuzu TH2 üzerinden mac'unuza takın.
- Mac'inizi yeniden başlatın.
CUDA, cuDNN, Tensorflow ve Keras'ı kurun
Şu anda, Keras 2.08 tensorflow 1.0.0'e ihtiyaç duyuyor. Tensorflow-gpu 1.0.0 CUDA 8.0'a ihtiyaç duyuyor ve cuDNN v5.1 benim için işe yarıyor. Diğer kombinasyonları denedim ama işe yaramadı
- CUDA 8.0 CUDA Toolkit 8.0 GA2 yükleyip kurun (Şub 2017)
- Yükleyin ve talimatları izleyin
Env değişkenlerini ayarla
vim ~/.bash_profile
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export DYLD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib:$CUDA_HOME:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib"
export LD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH
(Bash_profile mevcut değilse, onu oluşturun. Bu, bir terminal penceresi her açışınızda yürütülür)
- İndirme ve yükleme cuDNN (cudnn-8.0-osx-x64-v5.1) İndirmeden önce kayıt olmanız gerekir
CuDNN dosyalarını CUDA'ya kopyala
cd ~/Downloads/cuda
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib/* /usr/local/cuda/lib/
Çevre oluşturma ve tensorflow yükleme
conda create -n egpu python=3
source activate egpu
pip install tensorflow-gpu==1.0.0
İşe yaradığını doğrula
Aşağıdaki betiği çalıştırın:
import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:0'):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
with tf.Session() as sess:
print (sess.run(c))
Keras'ı ortamın içine yerleştirin ve tensorflow'u arka uç olarak ayarlayın:
pip install --upgrade --no-deps keras # Need no-deps flag to prevent from installing tensorflow dependency
KERAS_BACKEND=tensorflow python -c "from keras import backend"
Çıktı:
Using TensorFlow backend.
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.8.0.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcudnn.5.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcufft.8.0.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:126] Couldn't open CUDA library libcuda.1.dylib. LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcuda.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcurand.8.0.dylib locally