TensorFlow ソースコードからのビルド方法
TensorFlow は Pip を使ってインストールするのがおそらく一般的。ですが、ソースコードからもビルドすることができます。
環境
- Ubuntu 16.04.1
- Geforce GTX 1060
- ※ NVIDIA Driver 367.44
- ※ CUDA Toolkit 8.0
- ※ cuDNN 5.1
- ※ TensorFlow (Commit: 2a6d7511f13a0387857081f1cf64d282d2816a62)
※が今回のインストール対象
NVIDIA Driver インストール
リポジトリを追加しておくと、apt-getで取得できるようになります。
# apt-get が参照するリポジトリを追加 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # ドライバをインストール sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-367
※ ドライバは最新バージョン使うと、新しすぎてうまくいかない場合があります。どのバージョンがいいかここで確認しましょう
GCC ビルド
CUDA Toolkit を入れるときに GCC 5.3 が必要なのでビルドしておきます。
# 依存パッケージの取得 ./contrib/download_prerequisites # ソースコード取得 wget http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/software/gcc/releases/gcc-5.3.0/gcc-5.3.0.tar.gz # ビルド cd gcc-5.3.0 ./configure --prefix=/usr/local/gcc-5.3.0 --enable-languages=c,c++ --disable-multilib --disable-bootstrap make make install
CUDA Toolkit インストール
CUDA Toolkit とは、GPUを計算用途に使うためのライブラリです。
まずはブラウザでCUDA Toolkitのダウンロードページにアクセス。Linux → X86_64 →Ubuntu → 16.04 → runfile (local) の順に選択。Base Installer と Patch 1 をダウンロードします。
※ NVIDIA Developer Program のアカウントがなければ登録しておきましょう
インストールはCUDA Toolkit は root に切り替えて行うのが楽です。
# root に切り替え su root # GCC にパスを通す export PATH=/usr/local/gcc-5.3.0/bin:$PATH # ビルド # 色々聞かれますが、ドライバはインストール済みなので不要です # サンプルは入れても入れなくてもよいです。 sh ./cuda_8.0.27_linux.run
Do you accept the previously read EULA? accept/decline/quit: accept Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.77? (y)es/(n)o/(q)uit: n Install the CUDA 8.0 Toolkit? (y)es/(n)o/(q)uit: y Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: <Enter> Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? (y)es/(n)o/(q)uit: y Install the CUDA 8.0 Samples? (y)es/(n)o/(q)uit: n Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 ... =========== = Summary = =========== Driver: Not Selected Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0 Samples: Not Selected
同様に、Patch 1 もインストールします
sh ./cuda_8.0.27.1_linux.run
cuDNN インストール
cuDNN は CUDAを Deep Leaning で使うためのライブラリです
cuDNNのダウンロードページから cuDNN v5.1 Library for Linux をダウンロードします
コンパイル済みのものが取得できるので、展開して/usr/local/cuda-8.0に配置するだけでOKです
tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz cp ./cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/ cp ./cuda/lib64/* /usr/local/cuda-8.0/lib64/
忘れずに~/.bashrc でライブラリパスを追加しておきます
# .bashrc に追記 export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
Bazel インストール
長いけどあと少し。がんばりましょう。
Bazel とは Google製のビルドツールです。TensorFlow は Bazel を使ってビルドするように作られています
# Bazel のリポジトリを参照できるように設定 echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list curl https://storage.googleapis.com/bazel-apt/doc/apt-key.pub.gpg | sudo apt-key add # 依存パッケージのインストール sudo apt-get install openjdk-8-jdk # Bazel のインストール sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel
TensorFlow ビルド
TensorFlow は GitHub から最新コードを取得してビルドします。
# 依存ツールをインストール sudo apt-get install python-pip python-numpy swig python-dev python-wheel # ソースコード取得 git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow # 例のごとく configure を実行 cd tensorflow ./configure
ここで先ほどビルドした GCC 5.3.0 を選択するとエラーが出てしまうので注意しましょう
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: <Enter> Do you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? [y/N] n No Google Cloud Platform support will be enabled for TensorFlow Found possible Python library paths: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages /usr/lib/python2.7/dist-packages Please input the desired Python library path to use. Default is [/usr/local/lib/python2.7/dist-packages] <Enter> /usr/local/lib/python2.7/dist-packages Do you wish to build TensorFlow with GPU support? [y/N] y GPU support will be enabled for TensorFlow Please specify which gcc should be used by nvcc as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]: <Enter> Please specify the Cuda SDK version you want to use, e.g. 7.0. [Leave empty to use system default]: 8.0 Please specify the location where CUDA 8.0 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: <Enter> Please specify the Cudnn version you want to use. [Leave empty to use system default]: 5 Please specify the location where cuDNN 5 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: <Enter> Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to build with. You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus. Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size. [Default is: "3.5,5.2"]: <Enter> . INFO: Starting clean (this may take a while). Consider using --expunge_async if the clean takes more than several minutes. . INFO: All external dependencies fetched successfully. Configuration finished
# Bazel を使ってビルドします。時間がかかるのでコーヒーでも飲みながら待ちましょう # ちなみに -j <スレッド数> というオプションをつけるとマルチスレッド処理できます bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package # Pip 用のパッケージを生成してインストール bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.10.0rc0-py2-none-any.whl
今後インストール方法が変わるかもしれないので、上手くいかなければ TensorFlow の Download and Setup もチェックしてください。
