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Update Installation-Tensorflow.md

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Thomas Keller 2024-03-04 14:32:45 +01:00
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Installation-Tensorflow.md
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@ -127,8 +127,9 @@ Update von Conda selbst:
Als erstes erstellen wir eine Conda Environment die Python 3.9 enthält: Als erstes erstellen wir eine Conda Environment die Python 3.9 enthält:
``` ```
conda create --name tf -y python=3.9 conda create --name tf -y python=3.12
conda activate tf conda activate tf
pip install --upgrade pip
``` ```
Damit Tensorflow die GPUs nutzen kann, müssen die Treiber korrekt installiert sein. Dies können wir mit dem Befehl `nvidia-smi` überprüfen: Damit Tensorflow die GPUs nutzen kann, müssen die Treiber korrekt installiert sein. Dies können wir mit dem Befehl `nvidia-smi` überprüfen:
@ -137,11 +138,12 @@ Damit Tensorflow die GPUs nutzen kann, müssen die Treiber korrekt installiert s
|:--: |:--:
| Output im Falle von korrekt erkannter GPU | Output im Falle von korrekt erkannter GPU
Danach installieren wir das Cuda Toolkit und CuDNN: Danach installieren wir das Cuda Toolkit, CuDNN und Tensorflow:
``` ```
conda install -c conda-forge -y cudatoolkit=11.8.0 conda install -c conda-forge -y cudatoolkit=11.8.0
pip install nvidia-cudnn-cu11==8.6.0.163 pip install tensorflow[and-cuda]
CUDNN_PATH=$(dirname $(python -c "import nvidia.cudnn;print(nvidia.cudnn.__file__)")) CUDNN_PATH=$(dirname $(python -c "import nvidia.cudnn;print(nvidia.cudnn.__file__)"))
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/:$CUDNN_PATH/lib LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/:$CUDNN_PATH/lib
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH#:} export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH#:}
@ -166,10 +168,8 @@ echo 'export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH#:}' >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/ac
``` ```
permanent in der Conda Environment gespeichert werden. permanent in der Conda Environment gespeichert werden.
Mit pip installieren wir nun Tensorflow: Nun können wir überprüfen ob Tensorflow die GPUs erkennt:
``` ```
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow==2.12.*
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))" python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
``` ```
Wenn alles richtig funktioniert, gibt der letzte Befehl Informationen zu den GPUs aus. Dies sieht, abhängig von der verbauten Hardware, etwa so aus: Wenn alles richtig funktioniert, gibt der letzte Befehl Informationen zu den GPUs aus. Dies sieht, abhängig von der verbauten Hardware, etwa so aus: