Instalar Tensorflow GPU 1.13 en Pop!_OS 18.04

Published at Fri, Apr 05, 19

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Pop!_OS es una increíble distribución de Linux con base en Ubuntu. Pero lo que es más increíble de Pop!_OS es su soporte para las tarjetas gráficas Nvidia y Tensorflow, que es un gran feature para optar por Pop!_OS como distro. En este post mostraré los pasos para conseguir Tensorflow GPU 1.13 con python3.

Pop!_OS 18.04 da soporte a la tarjeta gráfica con una imagen de ISO que tiene los drivers privativos más actualizados que System76 da mantenimiento. El driver más actual es la version 418,puedes revisar la versión instalada en tu OS con el comando nvidia-smi.

+-------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.56       Driver Version: 418.56                          |
|-------------------------------+----------------------+------------------+

Pop!_OS tiene un metapaquete para instalar nativamente Tensorflow y su soporte a CUDA, sin embargo este metapaquete instala hasta la versión 1.9 de Tensorflow.

Configurar Python 3

Primero instalamos los paquetes necesarios para iniciar nuestro desarrollo con python3, instalaremos pip y venv para manejar las dependencias de nuestros proyectos python.

$ sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv

Instalar CUDA 10.0

Para instalar la versión 1.13, la última estable de Tensorflow, Necesitamos tener los drivers Nvidia 418 e instalar las siguientes dependecias para CUDA y Tensorflow.

$ sudo apt install autogen autogen-doc cmake cmake-data\
    guile-2.0-libs libblas3 libgc1c2 libgfortran4 libjsoncpp1\
    liblapack3 libnvidia-compute-418 libopts25 libopts25-dev\
    librhash0 libuv1 python3-numpy

Ahora instalar los paquetes necesarios de Nvidia CUDA.

$ sudo apt install system76-cuda-10.0 system76-cudnn-10.0

Existen paquetes de CUDA con versión 10.1, sin embargo no tienen soporte para Tensorflow 1.13. Ver aquí.

Instalar Tensorflow GPU

Creamos una nueva carpeta para nuestro proyecto

$ mkdir ~/test_tensorflow_gpu
$ cd test_tensorflow_gpu

Iniciamos un nuevo virtual environment para nuestras dependencias a este proyecto.

$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate

Al tener activado el virtual environment ya nos permite ejecutar tanto python3 como pip3 como python y pip respectivamente.

Instala Tensorflow. El paquete correcto para instalar Tensorflow con soporte a CUDA es tensorflow-gpu.

(venv)
$ pip install --upgrade tensorflow-gpu

Prueba la instalación de Tensorflow.

(venv)
$ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.test.is_built_with_cuda());"
True # <-- salida esperada