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Compatibilidad con GPU

La compatibilidad con GPU de TensorFlow requiere una selección de controladores y bibliotecas. Para simplificar la instalación y evitar conflictos de bibliotecas, recomendamos usar una imagen de Docker de TensorFlow compatible con GPU (solo Linux). Para esta configuración solo se necesitan los controladores de GPU de NVIDIA®.

Estas instrucciones de instalación corresponden a la actualización más reciente de TensorFlow. Si deseas usar versiones anteriores de TensorFlow, consulta las configuraciones de compilación probadas para las versiones de CUDA y cuDNN.

Paquete pip

Consulta la guía de instalación de pip para ver los paquetes disponibles, los requisitos del sistema y las instrucciones. Para instalar con pip un paquete de TensorFlow compatible con GPU, elige un paquete estable o de desarrollo:

pip install tensorflow  # stable

pip install tf-nightly  # preview

Versiones anteriores de TensorFlow

Para TensorFlow 1.15 y versiones anteriores, los paquetes de CPU y GPU son independientes:

pip install tensorflow==1.15      # CPU
pip install tensorflow-gpu==1.15  # GPU

Requisitos de hardware

Se admiten los siguientes dispositivos habilitados para GPU:

Requisitos de software

Debes instalar el siguiente software NVIDIA® en tu sistema:

Configuración de Linux

Las instrucciones apt presentadas a continuación constituyen la forma más fácil de instalar el software NVIDIA requerido en Ubuntu. Sin embargo, si compilas TensorFlow con el código fuente, instala de forma manual los requisitos de software mencionados más arriba y considera usar una imagen de Docker de TensorFlow -devel como base.

Instala CUPTI, que incluye el kit de herramientas CUDA®. Adjunta el directorio de instalación de CUPTI a la variable de entorno $LD_LIBRARY_PATH:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64

Para obtener una GPU con capacidad de procesamiento CUDA 3.0 o versiones diferentes de las bibliotecas de NVIDIA, consulta la guía Compila Linux con el código fuente.

Instalar CUDA con apt

Esta sección muestra cómo instalar CUDA 10 (TensorFlow >= 1.13.0) y CUDA 9 para Ubuntu 16.04 y 18.04. Estas instrucciones pueden funcionar para otras distribuciones basadas en Debian.

Ubuntu 18.04 (CUDA 10.1)

# Add NVIDIA package repositories
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-get update
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update

# Install NVIDIA driver
sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver-430
# Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

# Install development and runtime libraries (~4GB)
sudo apt-get install --no-install-recommends \
    cuda-10-1 \
    libcudnn7=7.6.4.38-1+cuda10.1  \
    libcudnn7-dev=7.6.4.38-1+cuda10.1


# Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer6=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-dev=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-plugin6=6.0.1-1+cuda10.1

Ubuntu 16.04 (CUDA 10.1)

# Add NVIDIA package repositories
# Add HTTPS support for apt-key
sudo apt-get install gnupg-curl
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-get update
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update

# Install NVIDIA driver
# Issue with driver install requires creating /usr/lib/nvidia
sudo mkdir /usr/lib/nvidia
sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-418
# Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

# Install development and runtime libraries (~4GB)
sudo apt-get install --no-install-recommends \
    cuda-10-1 \
    libcudnn7=7.6.4.38-1+cuda10.1  \
    libcudnn7-dev=7.6.4.38-1+cuda10.1


# Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
    libnvinfer6=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-dev=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-plugin6=6.0.1-1+cuda10.1

Ubuntu 16.04 (CUDA 9.0 para TensorFlow < 1.13.0)

# Add NVIDIA package repository
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
sudo apt install ./cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt update

# Install the NVIDIA driver
# Issue with driver install requires creating /usr/lib/nvidia
sudo mkdir /usr/lib/nvidia
sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-410
# Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

# Install CUDA and tools. Include optional NCCL 2.x
sudo apt install cuda9.0 cuda-cublas-9-0 cuda-cufft-9-0 cuda-curand-9-0 \
    cuda-cusolver-9-0 cuda-cusparse-9-0 libcudnn7=7.2.1.38-1+cuda9.0 \
    libnccl2=2.2.13-1+cuda9.0 cuda-command-line-tools-9-0

# Optional: Install the TensorRT runtime (must be after CUDA install)
sudo apt update
sudo apt install libnvinfer4=4.1.2-1+cuda9.0

Configuración de Windows

Consulta los requisitos de hardware y los requisitos de software mencionados más arriba. Lee la guía de instalación de CUDA® para Windows.

Asegúrate de que los paquetes de software de NVIDIA instalados coincidan con las versiones que se muestran más arriba. En particular, TensorFlow no se cargará sin el archivo cuDNN64_7.dll. Para usar otra versión, consulta la guía de compilación con el código fuente en Windows.

Agrega los directorios de instalación CUDA, CUPTI y cuDNN a la variable de entorno %PATH%. Por ejemplo, si instalas el kit de herramientas CUDA en C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 y cuDNN en C:\tools\cuda, actualiza tu %PATH% para que coincida:

SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\libx64;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include;%PATH%
SET PATH=C:\tools\cuda\bin;%PATH%