2024年11月アーカイブ

TensorFlow 2.16.2 C++ library build for GPU.

TensorFlow 2.16.2 C++ library build for GPU.

TensorFlow 2.16.2 C++ library build の GPU対応版です。

1. 開発環境
PC: Ubuntu Mate 22.04
Virtual_env
python 3.10.12
bazel 6.4.0
clang-14(llvm-14) <--- NG
clang-17(llvm-17) <--- needed

GPU: GeForce GTX1070 Compute Capability 6.1
GPU 本体のドライバー
 mvidia-driver-525
GPUプログラム開発用のライブラリー群
 CUDA Toolkit 12.3
 cuDNN v8.9.6
Nvidia 提供のライブラリー
 TensorRT 8.6.1.6

1.1 ドライバーのインストールから、簡単におさらいする。
i) GPU 本体のドライバーをインストールする。
$ sudo apt install mvidia-driver-525

ii) GPUソフトウエア 開発用に、CUDA 12.3 を使うので、
CUDA Toolkit 12.3 を、Nvidia のサイトからダウンロード&インストールする。
google で、 CUDA Toolkit 12.3 を検索すると出てくると思う。

cuda-12-3-0-download-archive
Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 22.04 -> (deb)local
> Base Installer の欄を実行する。

/usr/local/cuda-12.3/ へ、インストールされる。
  include/cuda.h
  bin/nvcc <-- nvcc もある。

iii) cuDNN v8.9.6 for CUDA 12.x をダウンロード&インストールする。
やり方は、上記と同じ。
cudnn-archive
-> Local Installer for Ubuntu22.04 x86_64 (Deb)

libcudnn8, libcudnn8-dev
インストール先は、/usr になる。
$ sudo dpkg -L libcudnn8-dev
/usr/include/cudnn.h
/usr/include/cudnn_version.h

iv) TensorRT 8.6.1.6 のインストール。
本当は、使いたくないが、configure で、指定しないと、うまくいかないので、使う。
TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-12.0.tar.gz を、google で探して、
~/usr/local/share/ 下で展開しました。
/home/nishi/usr/local/share/TensorRT-8.6.1.6

v) clang-17(llvm17) のインストール。(必須)
下記を参考にインストールする。
How to install Clang 17 or 16 in Ubuntu 22.04 | 20.04

$ wget https://apt.llvm.org/llvm.sh
$ chmod u+x llvm.sh
$ sudo ./llvm.sh 17

$ sudo apt list --installed >/dev/null | grep clang
$ dpkg -L clang-17

remove
$ sudo apt remove --purge clang-17
$ sudo apt autoremove --purge

もしかしたら、下記も必要かも?
$ sudo dpkg-reconfigure clang-14

下記は、参考にしたページの記載です。
$ sudo rm /etc/apt/sources.list.d/archive_uri-http_apt_llvm_org_*.list
sudo rm /etc/apt/trusted.gpg.d/apt.llvm.org.asc

TensorFlow 2.16.2 C++ library build

TensorFlow 2.16.2 C++ library build

TensorFlow 2.16.2 C++ library をソースからビルドしてみた。

ROS2 自作 Turtlebot3 による 草刈りロボット開発。#9 LSTM で経路計画をする。 で、最終的には、C++ から実行する事になるので、試してみた。

参考にしたのは、
ソースからビルドする
Ubuntu20.04 LTS上で、TensorFlow 2.3.1をソースからビルドし、C++言語の共有ライブラリを作成する
tensorflow 2.0 c++ apiをcmakeで利用する

1. 開発環境
PC: Ubuntu Mate 22.04
Virtual_env
python 3.10.12
bazel 6.4.0
llvm-14

追加パッケージのインストール。
下記エラーが出たので、


https://stackoverflow.com/questions/16661167/fatal-error-when-compiling-llvm-clang-cstddef-file-not-found より、
$ sudo apt install libstdc++-12-dev

ROS2 自作 Turtlebot3 による 草刈りロボット開発。#9 LSTM で経路計画をする。

--- ROS2 ロボット自律走行の経路計画の補助に、機械学習(Transformer、LSTM)を使う。 ----

ROS2 自作 Turtlebot3 による 草刈りロボット開発。#8 Transformer で経路計画をする。 の続きです。

Transformer で、学習データ 1000個作って、学習させてみたが、1000個では、まるっきり足りないようで、 val=0.7 を切らない。

業を煮やして、それならと、 Speech to text の LSTM を同じ様に学習させてみました。

こちらは。1000件ほどのデータで、うまく学習できました。
これは、凄い!!
こんなにうまく行くとは、予想できませんでした。
本当に、うまく予測できているのか、今も、半信半疑です。
余りの感激に、涙がちょちょでるぞね!!

github に公開しました。
tosa-no-onchan/opp_with_lstm

1. 開発環境
PC: Ubuntu Mate 22.04
Python 3.10.12
virtual_env
tensorflow 2.16.2
keras 3.6.0

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