在Macbook Pro上为TensorFlow设置GPU
来源:互联网 发布:算法导论pdf百度云 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 10:27
最近忽然发现自己的Macbook Pro上装有一块额外的NVIDIA GeForce GT 750M显卡,于是蠢蠢欲动想装一个TensorFlow,试试在GPU上跑算法的性能。
- 先进入TensorFlow官网的Mac安装页面,发现要先装一堆NVIDIA的软件,于是进入NVIDIA文档页面。
- 为了安装NVIDIA CUDA,首先确认自己的显卡在支持列表里。确认完毕后,查看自己的Macbook当前macOS版本为10.12.5,没问题。确认目前Xcode的版本为8.3.3。虽然不是8.2,但下载一个Xcode太大,先不管了。安装command line tools。下载并安装CUDA 8.0.61。CUDA安装包里面包含了3部分:CUDA Driver, CUDA Toolkit, 以及CUDA Samples。很顺利的装完,并测试了Driver,编译了Sample里面的几个例子。
- 问题出来了。当运行deviceQuery的时候,死活都检测不到Mac上的NVIDIA显卡。每次都显示”no CUDA-capable device is detected”。于是在网上搜索了诸多答案。
- 有一种说法,Macbook Pro默认状态下第二块显卡是休眠的。因此CUDA无法检测到。因此下载了一个叫gfxCardStatus的显卡检测工具。可以显示当前活跃的显卡。运行后,右上角状态栏就有一个字母i的图标,打开查看,发现当前活跃的是默认显卡。那如何切换显卡呢?
- 又找到一个答案,说是之所以第二块显卡休眠,是因为当前机器是Energy Save模式。要去System Preference –> Energy Saver里面去掉Automatic graphics switching的选项。再查看gfxCardStatus,果然变成NVIDIA的显卡了!兴冲冲再用deviceQuery检测,很沮丧地发现CUDA还是没找到这块显卡。
- 终于又找到一种新的说法,说明必须CUDA Driver与NVIDIA GPU Driver的版本一致,才能让CUDA找到显卡。而且提供了详细的版本对照。于是先根据macOS 10.12.5版本找到相应的GPU Driver 378.05.05.15f01,下载。然后再进入CUDA Driver页面,发现果然之前安装的CUDA 8.0.61版本不匹配,需要安装与378.05.05.15f01匹配的CUDA Driver 8.0.83。两个Driver都装完后,成功发现deviceQuery检测到了NVIDIA的显卡!
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