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Ubuntu 20.04
LTSで、GPUを使用してtensorflowの学習を行いたいのですが、使用しているPCのGPUがtensorflowに対応しているかの確認はどのようにすればよろしいのでしょうか。  
ターミナルで、

[code]

    $ lspci | grep -i nvidia
    
[/code]

とすると、

[code]

    01:00.3 Serial bus controller [0c80]: NVIDIA Corporation TU116 [GeForce GTX 1650 SUPER] (rev a1)
    
[/code]

と返ってくるため、NVIDIAのGPUを使用しているのだと思ったのですが、Pythonのコンソールで

[code]

    import tensorflow as tf
    print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
    
[/code]

と打つと、

[code]

    Num GPUs Available:  0
    
[/code]

と返ってきました。

CUDAやCudnnのインストールを行えば、Num GPUs Availableの数字が変わるのでしょうか。  
（実際には、CUDAとCudnnのインストールは行ってみたのですが、初心者のため失敗している可能性も高いです。）

このPCのGPUはtensorflowで使用可能か、可能であれば、どのような手順が必要か、ご教示いただけますと幸いです。よろしくお願いいたします。

* * *

追記

<https://qiita.com/porizou1/items/74d8264d6381ee2941bd>  
<https://qiita.com/yukoba/items/c4a45435c6ee5d66706d>

上記サイトを参考に、全てターミナルから、  
・nvidia-driver-470  
・CUDA 10.1(?)  
・cuDNN 7.0(?)  
をインストールしました。


CC BY-SA 4.0
2021-09-14T08:41:35.167
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2021-09-15T06:56:59.230
2021-09-15T06:12:07.143
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question
linux ubuntu tensorflow keras gpu
Ubuntu 20.04 LTSで、tensorflowのディープラーニング学習にGPUが使用できるか確認したい。

[code]

    $ nvidia-smi
    
[/code]

のコマンドがエラーだったため、NVIDIAドライバのインストールからやり直しました。

<https://k-hyoda.hatenablog.com/entry/2020/07/09/223907>  
<https://contentsviewer.work/Master/Ubuntu/Install/nvidia-tf/nvidia-tf>

上記サイトの通り、NVIDIAドライバ、CUDAのアンストールnouveauの無効化、を行った後に、

<https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive>  
から、CUDA 11.4.0を、(Linux, x86_64, Ubuntu, 20.04, deb(local)を選択して)インストール。

<https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download>  
から、cuDNN 8.2.4 for CUDA 11.4をインストール。

tensorflowは2.5.0を使用すると、

[code]

    >>>import tensorflow as tf
    >>>print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
    
    Num GPUs Available:  1
    
[/code]

となり、tensorflowの学習時にGPUが使用されるようになりました。


CC BY-SA 4.0
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answer