Le module conda "tensorflow" contient les modules python suivants :
Ainsi que les modules de l’environnement conda "python-tools"
Version des environnements conda "tensorflow" disponibles :
tensorflow-2.5.0
Tensorflow 2.5 nécessite cuda 11.2 ou supérieur.
ATTENTION: Le paquet tensorflow-gpu n’est pas disponible par conda, il faut créer un environnement personnel basé sur notre environnement python-tools.
module load conda/4.9.2 module load cuda/11.2 conda create -n MyNewEnv --clone python-tools-3.9.5 conda activate MyNewEnv
Ensuite mettre à jour l’environnement et y ajouter les librairies dont vous avez besoin (exemple : scikit-learn). Il est inutile d’installer des dépendances spécifiques à tensorflow à ce stade.
conda update --all conda install scikit-learn
Enfin, installer tensorflow-gpu avec pip :
pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.5.0
Attention, après l’utilisation de pip il est fortement déconseillé d’utiliser à nouveau conda pour la gestion de paquets. Il existe de fortes incompatibilités entre les deux qui pourraient rendre l’environnement non-fonctionnel.
Pour utiliser cet environnement dans vos scripts slurm utilisant des noeuds GPUs :
module purge module load cuda/11.2 module load conda/4.9.2 conda activate MyNewEnv
tensorflow-2.4.1
tensorflow-2.4.1 est basé sur python 3.9.5 et contient les modules python suivants :
- tensorflow (version 2.4.1)
- tensorboard (version 2.5.0)
Pour l’utiliser :
module purge module load tensorflow/2.4.1
Pour cloner cet environnement et ensuite l’utiliser :
module purge module load conda/4.9.2 conda create -n MyNewEnv --clone tensorflow-2.4.1 conda activate MyNewEnv
tensorflow-2.2.0
- tensorflow (version 2.2.0)
- tensorboard (version 2.3.0)
Pour l’utiliser :
module purge module load tensorflow/2.2.0
Pour cloner cet environnement et ensuite l’utiliser :
module purge module load conda/4.9.2 conda create -n MyNewEnv --clone tensorflow-2.2.0 conda activate MyNewEnv
Mini-tuto
Vous pouvez utiliser le script ci-joint pur vérifier que votre installation de python 2 fonctionne correctement sur les GPUs :
- Copiez le script dans un répertoire sur Olympe
- Suivez les instructions en début de script (en Anglais)