ในที่สุดฉันก็สามารถติดตั้ง Nvidia Titan XP + MacBook Pro + Akitio Node + Tensorflow + Keras
ฉันเขียนส่วนสำคัญด้วยขั้นตอนหวังว่าจะช่วยได้
https://gist.github.com/jganzabal/8e59e3b0f59642dd0b5f2e4de03c7687
นี่คือสิ่งที่ฉันทำ:
การกำหนดค่านี้ใช้งานได้สำหรับฉันหวังว่าจะช่วยได้
มันขึ้นอยู่กับ:
https://becominghuman.ai/deep-learning-gaming-build-with-nvidia-titan-xp-and-macbook-pro-with-thunderbolt2-5ceee7167f8b
และใน:
https://stackoverflow.com/questions/44744737/tensorflow-mac-os-gpu-support
ฮาร์ดแวร์
รุ่นของซอฟต์แวร์
- macOS Sierra เวอร์ชั่น 10.12.6
- เวอร์ชั่นไดร์เวอร์ของ GPU: 10.18.5 (378.05.05.25f01)
- เวอร์ชั่นไดรเวอร์ CUDA: 8.0.61
- cuDNN v5.1 (20 ม.ค. 2017), สำหรับ CUDA 8.0: จำเป็นต้องลงทะเบียนและดาวน์โหลด
- tensorflow-gpu 1.0.0
- Keras 2.0.8
ขั้นตอน:
ติดตั้งไดรเวอร์ GPU
- ปิดระบบของคุณเปิดเครื่องอีกครั้งด้วยการกดปุ่ม (⌘และ R) จนกว่าคุณจะเห็นสิ่งนี้จะทำให้คุณอยู่ในโหมดการกู้คืน
- จากแถบเมนูให้คลิกยูทิลิตี้> เทอร์มินัลแล้วเขียน 'csrutil ปิดการใช้งาน รีบูต 'กด Enter เพื่อรันคำสั่งนี้
เมื่อ mac ของคุณรีสตาร์ทให้รันคำสั่งนี้ใน Terminal:
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
ถอด eGPU ของคุณออกจาก Mac และเริ่มต้นใหม่ นี่เป็นสิ่งสำคัญหากคุณไม่ได้ถอดปลั๊ก eGPU ของคุณคุณอาจปรากฏหน้าจอเป็นสีดำหลังจากรีสตาร์ท
เมื่อ Mac ของคุณรีสตาร์ทให้เปิด Terminal ขึ้นมาและดำเนินการตามคำสั่งนี้:
sudo ~/Desktop/automate-eGPU/./automate-eGPU.sh -a
- เสียบ eGPU ของคุณเข้ากับ mac ผ่าน TH2
- รีสตาร์ท Mac ของคุณ
ติดตั้ง CUDA, cuDNN, Tensorflow และ Keras
ในขณะนี้ Keras 2.08 ต้องการ tensorflow 1.0.0 Tensorflow-gpu 1.0.0 ต้องการ CUDA 8.0 และ cuDNN v5.1 เป็นสิ่งที่เหมาะกับฉัน ฉันลองชุดค่าผสมอื่น ๆ แต่ดูเหมือนจะไม่ทำงาน
- ดาวน์โหลดและติดตั้ง CUDA 8.0 CUDA Toolkit 8.0 GA2 (ก.พ. 2017)
- ติดตั้งและทำตามคำแนะนำ
ตั้งค่าตัวแปร env
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
(หาก bash_profile ของคุณไม่มีอยู่ให้สร้างขึ้นซึ่งจะดำเนินการทุกครั้งที่คุณเปิดหน้าต่างเทอร์มินัล)
- การดาวน์โหลดและติดตั้ง cuDNN (cudnn-8.0-osx-x64-v5.1) จำเป็นต้องลงทะเบียนก่อนที่จะทำการดาวน์โหลด
คัดลอกไฟล์ cuDNN ไปยัง CUDA
cd ~/Downloads/cuda
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib/* /usr/local/cuda/lib/
สร้างสภาพแวดล้อมและติดตั้ง tensorflow
conda create -n egpu python=3
source activate egpu
pip install tensorflow-gpu==1.0.0
ตรวจสอบว่ามันใช้งานได้
รันสคริปต์ต่อไปนี้:
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))
ติดตั้ง Keras ในสภาพแวดล้อมและตั้งค่า tensorflow เป็นแบ็กเอนด์:
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"
เอาท์พุท:
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