La mayoría de estos mensajes son advertencias, no errores. Simplemente significan que las bibliotecas para usar una GPU Nvidia no están instaladas, pero no es necesario tener ninguna GPU Nvidia para usar Tensorflow, por lo que no necesita estas bibliotecas. El comentario de jakub explica cómo desactivar las advertencias:
export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL="2"
Sin embargo, yo también ejecuto Tensorflow sin cosas de Nvidia y hay un mensaje más que es un error, no una advertencia:
2020-04-10 10:04:13.365696: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:351] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
Debería ser irrelevante porque también se refiere a cuda, que es para Nvidia. Sin embargo, no parece ser un error fatal.
Recibí esta advertencia como resultado de una actualización (accidental) del paquete libvnifer6. Se actualizó a 6.0.1-1+cuda10.2 mientras que la instalación original usaba 6.0.1-1+cuda10.1 .
Después de desinstalar paquetes que hacen referencia a cuda10.2 y volvió a ejecutar
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
esta advertencia desapareció.
Esto es una advertencia, no un error. Todavía puedes usar TensorFlow. Las bibliotecas compartidas libnvinfer y libnvinfer_plugin son opcionales y solo se requieren si está utilizando las capacidades de TensorRT de nvidia.
Las instrucciones de instalación de TensorFlow enumeran las dependencias de la GPU:
El siguiente software NVIDIA® debe estar instalado en su sistema:
- Controladores de GPU NVIDIA®:CUDA 10.1 requiere 418.x o superior.
- Cuda® Toolkit:TensorFlow es compatible con CUDA 10.1 (TensorFlow>=2.1.0)
- CUPTI se envía con el kit de herramientas CUDA.
- SDK de cuDNN (>=7.6)
- (Opcional) TensorRT 6.0 para mejorar la latencia y el rendimiento para la inferencia en algunos modelos.
Puede instalarlos en Ubuntu 18.04 con los siguientes comandos (tomados de la documentación de 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