TensorFlow は、CPU と GPU を使用して、複雑な人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の計算を実行できます。 TensorFlow は、CUDA がサポートする NVIDIA GPU を使用して AI/ML プログラムを高速化できます。 CUDA をサポートする GPU がない場合、TensorFlow は AI/ML コードに CPU を使用します。 GPU アクセラレーションがないと、複雑な AI/ML プログラムで TensorFlow のパフォーマンスが低下します。
この記事では、Debian 12「Bookworm」に NVIDIA CUDA/cuDNN アクセラレーションを備えた TensorFlow をインストールする方法を説明します。
内容のトピック:
- コンピュータに NVIDIA GPU がインストールされているかどうかを確認する
- Debian 12 への Python 3 PIP および Python Venv のインストール
- TensorFlow 用の Python 3 仮想環境の作成
- Python 3 仮想環境での Python 3 PIP のアップグレード
- NVIDIA CUDA アクセラレーション サポートを使用した TensorFlow のインストール
- Debian 12 への TensorRT のインストール
- TensorFlow Python 3 仮想環境のアクティブ化
- TensorFlow にアクセスし、NVIDIA GPU/CUDA アクセラレーションが利用可能かどうかを確認する
- 結論
コンピュータに NVIDIA GPU がインストールされているかどうかを確認する
TensorFlow が NVIDIA GPU/CUDA を使用して AI プログラムを高速化するには、 NVIDIA GPU ドライバー そして NVIDIA CUDA と cuDNN Debian 12 オペレーティング システムにインストールされています。
Debian 12 オペレーティング システムに NVIDIA GPU ドライバーをインストールする際にサポートが必要な場合は、 この記事を読む 。
Debian 12 オペレーティング システムに NVIDIA CUDA および cuDNN ドライバーをインストールする際にサポートが必要な場合は、 この記事を読む 。
Debian 12 システムに NVIDIA GPU ドライバーをインストールすると、「nvidia-smi」コマンドが使用できるようになります。
NVIDIA カーネル モジュールも Debian 12 システムにロードする必要があります。
NVIDIA CUDA ドライバーをインストールすると、Debian 12 システムで「nvcc」コマンドが使用できるようになります。
Debian 12 への Python 3 PIP および Python Venv のインストール
Debian 12 に TensorFlow をインストールするには、Python 3 PIP および Python 仮想環境 (venv) モジュールがインストールされている必要があります。
まず、次のコマンドを使用して APT パッケージ リポジトリ キャッシュを更新します。
$ 須藤 適切なアップデート 
Python 3 PIP および Python 3 仮想環境 (venv) をインストールするには、次のコマンドを実行します。
$ 須藤 適切な インストール python3-pip python3-venv python3-devインストールを確認するには、「Y」を押してから、 <入力> 。
Python 3 PIP と Python 3 venv がインストールされています。完了するまでにしばらく時間がかかります。
この時点で、Python 3 PIP と Python 3 venv がインストールされている必要があります。
TensorFlow 用の Python 3 仮想環境の作成
Debian 12 に Python ライブラリをインストールする標準的な方法では、システムの Python パッケージ/ライブラリに干渉しないように、Python 仮想環境にそれらをインストールします。
TensorFlow 用の新しい Python 3 仮想環境を「/opt/tensorflow」ディレクトリに作成するには、次のコマンドを実行します。
$ 須藤 Python3 -m ベンヴ / 選択する / テンソルフローPython 3 仮想環境での Python 3 PIP のアップグレード
Python 3 PIP を Python 3 仮想環境「/opt/tensorflow」で最新バージョンにアップグレードするには、次のコマンドを実行します。
$ 須藤 / 選択する / テンソルフロー / 置き場 / ピップ インストール --アップグレード ピップ 
NVIDIA CUDA アクセラレーション サポートを使用した TensorFlow のインストール
NVIDIA CUDA アクセラレーション サポートを備えた TensorFlow を Python の「/opt/tensorflow」仮想環境にインストールするには、次のコマンドを実行します。
$ 須藤 / 選択する / テンソルフロー / 置き場 / ピップ インストール テンソルフロー [ そして-cuda 】NVIDIA CUDA アクセラレーションを備えた TensorFlow がインストールされています。完了するまでにしばらく時間がかかります。
この時点で、NVIDIA CUDA アクセラレーション サポートを備えた TensorFlow がインストールされている必要があります。
Debian 12 への TensorRT のインストール
NVIDIA TensorRT は、TensorFlow ディープラーニングのパフォーマンスをさらに最適化します。次のコマンドを使用して、TensorRT を TensorFlow Python の「/opt/tensorflow」仮想環境にインストールできます。
$ 須藤 / 選択する / テンソルフロー / 置き場 / ピップ インストール テンソルトNVIDIA TensorRT は Python 仮想環境にインストールされています。完了するまでにしばらく時間がかかります。
この時点で、NVIDIA TensorRT がインストールされている必要があります。
TensorFlow Python 3 仮想環境のアクティブ化
TensorFlow Python「/opt/tensorflow」仮想環境をアクティブにするには、次のコマンドを実行します。
$ 。 / 選択する / テンソルフロー / 置き場 / 活性化TensorFlow Python 3 仮想環境をアクティブ化する必要があります。
TensorFlow にアクセスし、NVIDIA GPU/CUDA アクセラレーションが利用可能かどうかを確認する
Python 3 対話型シェルを開くには、次のコマンドを実行します。
$ Python3Python 3 対話型シェルが開かれている必要があります。
まず、次のコード行を使用して TensorFlow をインポートします。
$ テンソルフローをインポートする として TFTensorFlow がインポートされたら、次のコード行でインストールした TensorFlow のバージョン番号を確認できます。ご覧のとおり、Debian 12 システムには TensorFlow 2.13.1 がインストールされています。
$ tf.__バージョン__TensorFlow が CUDA アクセラレーションのためにコンピュータにインストールした NVIDIA GPU を使用できることを確認するには、次のコード行を実行します。ご覧のとおり、NVIDIA GPU は TensorFlow からアクセスできます。
$ 印刷する ( tf.config.list_physical_devices ( 「GPU」 ) ) 
Python 対話型シェルを終了するには、次のコード行を実行します。
$ やめる ( )結論
この記事では、Debian 12 に Python 3 PIP および Python 3 仮想環境 (venv) をインストールする方法を説明しました。また、Debian 12 で TensorFlow 用の Python 3 仮想環境を作成する方法と、NVIDIA を使用して TensorFlow をインストールする方法も説明しました。 Debian 12 では GPU/CUDA アクセラレーションと NVIDIA TensorRT もサポートされています。最後に、TensorFlow Python 仮想環境をアクティブ化し、Debian 12 で TensorFlow にアクセスする方法を説明しました。