La plupart de ces messages sont des avertissements et non des erreurs. Ils signifient simplement que les bibliothèques pour utiliser un GPU Nvidia ne sont pas installées, mais vous n'avez pas besoin d'avoir un GPU Nvidia pour utiliser Tensorflow, vous n'avez donc pas besoin de ces bibliothèques. Le commentaire de jakub indique comment désactiver les avertissements :
export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL="2"
Cependant, j'exécute également Tensorflow sans les éléments Nvidia et il y a un autre message qui est une erreur, pas un avertissement :
2020-04-10 10:04:13.365696: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:351] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
Cela ne devrait pas être pertinent car il fait également référence à cuda, qui est pour Nvidia. Cela ne semble cependant pas être une erreur fatale.
J'ai reçu cet avertissement à la suite d'une mise à jour (accidentelle) du package libvnifer6. Il a été mis à jour vers 6.0.1-1+cuda10.2 alors que l'installation d'origine utilisait 6.0.1-1+cuda10.1 .
Après avoir désinstallé les packages faisant référence à cuda10.2 et relancé
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
cet avertissement a disparu.
Ceci est un avertissement, pas une erreur. Vous pouvez toujours utiliser TensorFlow. Les bibliothèques partagées libnvinfer et libnvinfer_plugin sont facultatifs et requis uniquement si vous utilisez les fonctionnalités TensorRT de nvidia.
Les instructions d'installation de TensorFlow répertorient les dépendances GPU :
Le logiciel NVIDIA® suivant doit être installé sur votre système :
- Pilotes GPU NVIDIA® :CUDA 10.1 nécessite 418.x ou une version supérieure.
- CUDA® Toolkit :TensorFlow prend en charge CUDA 10.1 (TensorFlow>=2.1.0)
- CUPTI est livré avec la boîte à outils CUDA.
- SDK cuDNN (>=7.6)
- (Facultatif) TensorRT 6.0 pour améliorer la latence et le débit d'inférence sur certains modèles.
Vous pouvez les installer sur Ubuntu 18.04 avec les commandes suivantes (extraites de la documentation TensorFlow) :
# 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