minicondaを入れてから仮想環境を構築するまで、以下のコードでまとめて実行できる。
※GPUのドライバ設定等はすでに済んだものとする
Ubuntu 22.04.3 LTS & NVIDIA RTX A4500が載ったサーバで動作確認済。
# minicondaをダウンロードして実行権限を与える wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh chmod a+x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # インストールする。実行後にライセンス全部読んでyes -> インストール場所確認してEnter -> initしていいかと聞かれるのでyes ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # シェルを再起動 exec $SHELL -l
# 仮想環境を作る。ここではtensorflow2.12.0、Python3.11の環境を作っている。動作確認でうまくいかない場合はこのバージョンをいろいろ変えてみよう conda create -n tf-2.12.0 tensorflow=2.12.0=gpu_py311h65739b5_0 -y # 作った仮想環境に入る（これは毎回起動時にやる必要がある） conda activate tf-2.12.0 # 動作確認。GPUが使えるかチェックする。実行してGPUのリストが出てくればOK python -c "import tensorflow as tf;print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
補足
- 仮想環境リストを表示するには
conda info -e - 仮想環境を削除するときは
conda remove -n <仮想環境名> --all
