Die meisten dieser Meldungen sind Warnungen, keine Fehler. Sie bedeuten nur, dass Bibliotheken zur Verwendung einer Nvidia-GPU nicht installiert sind, aber Sie müssen keine Nvidia-GPU haben, um Tensorflow zu verwenden, sodass Sie diese Bibliotheken nicht benötigen. Der Kommentar von jakub sagt, wie man die Warnungen ausschaltet:
export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL="2"
Ich führe Tensorflow jedoch auch ohne Nvidia-Zeug aus und es gibt eine weitere Meldung, die ein Fehler ist, keine Warnung:
2020-04-10 10:04:13.365696: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:351] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
Es sollte irrelevant sein, da es sich auch auf cuda bezieht, das für Nvidia ist. Es scheint jedoch kein fataler Fehler zu sein.
Ich habe diese Warnung als Ergebnis einer (versehentlichen) Aktualisierung des libvnifer6-Pakets erhalten. Es wurde auf 6.0.1-1+cuda10.2 aktualisiert während die ursprüngliche Installation 6.0.1-1+cuda10.1 verwendete .
Nachdem ich Pakete deinstalliert habe, die auf cuda10.2 verweisen und neu ausgeführt
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
Diese Warnung ist verschwunden.
Dies ist eine Warnung, kein Fehler. Sie können TensorFlow weiterhin verwenden. Die gemeinsamen Bibliotheken libnvinfer und libnvinfer_plugin sind optional und nur erforderlich, wenn Sie die TensorRT-Funktionen von nvidia verwenden.
Die Installationsanweisungen von TensorFlow listen die GPU-Abhängigkeiten auf:
Die folgende NVIDIA®-Software muss auf Ihrem System installiert sein:
- NVIDIA® GPU-Treiber – CUDA 10.1 erfordert 418.x oder höher.
- CUDA®-Toolkit – TensorFlow unterstützt CUDA 10.1 (TensorFlow>=2.1.0)
- CUPTI wird mit dem CUDA Toolkit ausgeliefert.
- cuDNN-SDK (>=7.6)
- (Optional) TensorRT 6.0 zur Verbesserung der Latenz und des Durchsatzes für die Inferenz bei einigen Modellen.
Sie können diese auf Ubuntu 18.04 mit den folgenden Befehlen installieren (aus der TensorFlow-Dokumentation entnommen):
# 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 dpkg -i 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 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