「深層学習 Ubuntu 20.04 に TensorFlow GPU をインストール」から4年以上経過しているのでソフトウェア環境を新しくしようと思います。
同じハードウエア環境にUbuntu24.04をインストールしてTensorFlow 2.20.0 をインストールしました。
以前は Anaconda を使用しましたが、今回はAIフレームワーク PyTorch を使うことにしました。
以前は CUDA, cuCNN などのライブラリを個別にインストールしていましたが、今回は自動で適切なバージョンがインストールされます。
＜＜＜ ハードウェア ＞＞＞
ハード：マウスコンピューター LM-iH700B2N
CPU： Intel® Core™ i3-8100 CPU @ 3.60GHz × 4
メモリ： 12 GByte
本体電源： 500W
グラフィックボード：NVIDIA GEFORCE GTX1070 メモリ 8GB
ストレージ：SSD 256GB
(1) Ubuntu 24.04 のインストール
Ubuntu のサイトから Ubuntu Desktop 24.04.3 LTS をダウンロード、BDに焼いてインストール（ファイルサイズが大きいので片面DVDには焼けませんのでBDにしました）
ダウンロードサイト
https://jp.ubuntu.com/download
ダウンロードしたファイル
ubuntu-24.04.3-desktop-amd64.iso
以前は、日本語サイトUbuntu Desktop 日本語 Remixからダウンロードしていましたが、24.04 は対応していなかったので日本語対応はインストール後に設定することにしました。
(2) Ubuntu 日本語対応
言語サポートの設定
設定画面 settings > System > Region & Language > System > Manage Installed Languages
[言語サポート]画面の[言語]、[地域フォーマット]で日本語を選択
日本語入力は、本語変換エンジン Mozc と インプットメソッド（IM）Fcitx5 に変更しました。
（※IM を Fcitx5 に変更しない場合 TextEditで日本語が二重に入力されるバグがありました。）
[端末で開く]で下記コマンドを実行
$ sudo apt update
$ sudo apt -y install language-selector-common
$ sudo apt -y install $(check-language-support)
$ sudo apt update
$ sudo apt -y install fcitx5 fcitx5-mozc fcitx5-configtool
再起動
Fcitx5, Mozc の設定と確認、設定変更
[設定]>[システム]>[地域と言語]>[Manage Installed Languages]>[キーボード入力に使うIMEシステム] Fticx5
[設定]>[キーボード]>[入力ソース] 日本語(Mozc)
[言語サポート]>[言語]>[キーボード入力に使うIMEシステム] Fcitx5
右上のIMEのアイコンを右クリックして[設定][Mozcの設定]を確認、設定を変更
（設定例）
(3) NVIDIAドライバのインストール
UEFIでセキュアブートを外す。事前にOSのソフトウェアの更新を実行しておく。
[設定]>[システム]>[ソフトウェアのアップデート]
ubuntu-drivers tool でインストールしました。
https://documentation.ubuntu.com/server/how-to/graphics/install-nvidia-drivers/
ubuntu-drivers-commons をインストール
$ sudo apt update
$ sudo apt install ubuntu-drivers-common
リストを表示
$ sudo ubuntu-drivers --gpgpu list
実行結果------------------
$ sudo ubuntu-drivers --gpgpu list
This is gpgpu mode
(中略)
nvidia-driver-535, (kernel modules provided by linux-modules-nvidia-535-generic-hwe-24.04)
nvidia-driver-580, (kernel modules provided by linux-modules-nvidia-580-generic-hwe-24.04)
nvidia-driver-570, (kernel modules provided by linux-modules-nvidia-570-generic-hwe-24.04)
nvidia-driver-535-server, (kernel modules provided by linux-modules-nvidia-535-server-generic-hwe-24.04)
nvidia-driver-580-server, (kernel modules provided by linux-modules-nvidia-580-server-generic-hwe-24.04)
nvidia-driver-570-server, (kernel modules provided by linux-modules-nvidia-570-server-generic-hwe-24.04)
--------------------------
デフォルトのドライバをインストール
$ sudo ubuntu-drivers --gpgpu install
実行結果------------------
$ sudo ubuntu-drivers --gpgpu install
This is gpgpu mode
udevadm hwdb is deprecated. Use systemd-hwdb instead.
udevadm hwdb is deprecated. Use systemd-hwdb instead.
(中略)
Found Windows Boot Manager on /dev/sda1@/efi/Microsoft/Boot/bootmgfw.efi
Found Ubuntu 20.04.6 LTS (20.04) on /dev/sdc2
Found Ubuntu 20.04.4 LTS (20.04) on /dev/sde2
Adding boot menu entry for UEFI Firmware Settings ...
done
--------------------------
再起動
nvidia-smiで確認。
実行結果------------------
$ ~/Desktop$ nvidia-smi
Sun Oct 26 16:07:09 2025
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.95.05 Driver Version: 580.95.05 CUDA Version: 13.0 |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce GTX 1070 Off | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| 27% 30C P8 9W / 151W | 173MiB / 8192MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| 0 N/A N/A 2270 G /usr/lib/xorg/Xorg 63MiB |
| 0 N/A N/A 2467 G /usr/bin/gnome-shell 75MiB |
| 0 N/A N/A 3013 G /usr/bin/nautilus 11MiB |
| 0 N/A N/A 3219 G /usr/bin/gnome-text-editor 12MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
--------------------------
Driver Version: 580.95.05 がインストールされています。
(4) Python, PyTorchインストール
Pythonインストール
$ sudo apt update
$ sudo apt -y install python3-dev python3-pip python3-setuptools python3-venv
仮想環境を作成して、PyTorchは仮想環境にインストールしました。
仮想環境を作成
$ mkdir ~/pytorch/
$ mkdir ~/pytorch/tf
$ cd ~/pytorch/tf
~/pytorch/tf$ python3 -m venv .venv
仮想環境をアクティブにする
~/pytorch/tf$ source .venv/bin/activate
(.venv) ~/pytorch/tf$
pipのインストール
(.venv) ~/pytorch/tf$ pip install --upgrade pip
PyTorchのインストールコマンドは以下のサイトを利用しました。
https://pytorch.org/get-started/locally/
環境に合わせたインストール
(.venv) ~/pytorch/tf$ pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
実行結果------------------
(.venv) on@on-LM-iH700:~/pytorch/tf$ pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
Looking in indexes: https://download.pytorch.org/whl/cu126
Collecting torch
（中略）
Successfully installed filelock-3.19.1 fsspec-2025.9.0 mpmath-1.3.0 networkx-3.5 numpy-2.3.3 nvidia-cublas-cu12-12.6.4.1 nvidia-cuda-cupti-cu12-12.6.80 nvidia-cuda-nvrtc-cu12-12.6.77 nvidia-cuda-runtime-cu12-12.6.77 nvidia-cudnn-cu12-9.10.2.21 nvidia-cufft-cu12-11.3.0.4 nvidia-cufile-cu12-1.11.1.6 nvidia-curand-cu12-10.3.7.77 nvidia-cusolver-cu12-11.7.1.2 nvidia-cusparse-cu12-12.5.4.2 nvidia-cusparselt-cu12-0.7.1 nvidia-nccl-cu12-2.27.5 nvidia-nvjitlink-cu12-12.6.85 nvidia-nvshmem-cu12-3.3.20 nvidia-nvtx-cu12-12.6.77 pillow-11.3.0 sympy-1.14.0 torch-2.9.0+cu126 torchvision-0.24.0+cu126 triton-3.5.0
--------------------------
確認
Pythonのバージョン確認
(.venv) ~/pytorch/tf$ python3 -V
Python 3.12.3
PyTorchのバージョン確認
(.venv) ~/pytorch/tf$ python3
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
2.9.0+cu126
PyTorch 2.9.0 , CUDA 12.6 がインストールされました。
(5) TensorFlow GPU のインストール
TensorFlow GPU のインストール
https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ja#linux
必要なライブラリの適切なバージョンが自動でインストールされます。
(.venv) ~/pytorch/tf$ pip install tensorflow[and-cuda]
実行結果------------------
(.venv) ~/pytorch/tf$ pip install tensorflow[and-cuda]
Collecting tensorflow[and-cuda]
Using cached tensorflow-2.20.0-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl.metadata (4.5 kB)
Collecting absl-py>=1.0.0 (from tensorflow[and-cuda])
（中略）
rich, keras, tensorflow
Successfully installed absl-py-2.3.1 astunparse-1.6.3 certifi-2025.10.5 charset_normalizer-3.4.4 flatbuffers-25.9.23 gast-0.6.0 google_pasta-0.2.0 grpcio-1.76.0 h5py-3.15.1 idna-3.11 keras-3.11.3 libclang-18.1.1 markdown-3.9 markdown-it-py-4.0.0 mdurl-0.1.2 ml_dtypes-0.5.3 namex-0.1.0 nvidia-cuda-nvcc-cu12-12.9.86 opt_einsum-3.4.0 optree-0.17.0 packaging-25.0 protobuf-6.33.0 pygments-2.19.2 requests-2.32.5 rich-14.2.0 six-1.17.0 tensorboard-2.20.0 tensorboard-data-server-0.7.2 tensorflow-2.20.0 termcolor-3.1.0 urllib3-2.5.0 werkzeug-3.1.3 wheel-0.45.1 wrapt-2.0.0
--------------------------
TenworFlowバージョンとGPUの確認
(.venv) ~/pytorch/tf$ python3
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
2.20.0
>>> tf.config.list_physical_devices('GPU')
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
>>> from tensorflow.python.client import device_lib
>>> device_lib.list_local_devices()
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1761466731.490836 7709 gpu_device.cc:2020] Created device /device:GPU:0 with 7219 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 4390102236984811283
xla_global_id: -1
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 7569801216
locality {
bus_id: 1
links {
}
}
incarnation: 4235649793141392746
physical_device_desc: "device: 0, name: NVIDIA GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1"
xla_global_id: 416903419
]
>>>
TernsorFlowのバージョン 2.20.0で、GPUを認識しています。
(6) プログラムを実行して確認
「深層学習 Ubuntu 20.04 に Tensorflow GPU をインストール」と同じプログラム keras_mnist_test.py で動作確認しました。
実行結果------------------
(.venv) ~/pytorch/tf$ python3 keras_mnist_test.py
2025-10-25 21:05:02.506047: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:210] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
（中略）
540/540 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1s 2ms/step - accuracy: 0.9271 - loss: 0.2594 - val_accuracy: 0.9562 - val_loss: 0.1661
Epoch 20/20
540/540 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1s 2ms/step - accuracy: 0.9277 - loss: 0.2565 - val_accuracy: 0.9575 - val_loss: 0.1623
313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1s 1ms/step
[7 2 1 ... 4 5 6]
[7 2 1 ... 4 5 6]
0.9463
--------------------------
テストした範囲では互換問題もなく使えてます。
(7) JupyterNotebook のインストール
仮想環境にJupyterNotebookをインストールしました。
(.venv) ~/pytorch/tf$pip3 install Jupyter
(.venv) ~/pytorch/tf$pip3 install jupyterlab
確認
Jupyter notebook を起動して keras_mnist_test.py を実行
実行結果——————
————————–
テストした範囲では互換問題もなく使えてます。
(S.Onda 2025/11/07)
【参考】（外部サイト）
日本語入力設定の参考
「金子邦彦研究室 Ubuntu で日本語インプット・メソッド (Fcitx5 + Mozc) を設定する」
https://www.kkaneko.jp/tools/server/gnome_ja_input_method.html
PyTorchインストールの参考
「金子邦彦研究室 WSL2 上の Ubuntu 24.04 で NVIDIA CUDA、PyTorch、TensorFlow（最新版）をセットアップする手順」
https://www.kkaneko.jp/tools/wsl/wsl_tensorflow2.html#S2-2
