[DL Framework]Tensorflow, Pytorch GPU 사용을 위한 Nvidia Driver, CUDA, CuDNN 설치

** GPU를 이용해서 Tensorflow, Pytorch를 실행하기 위해 설치 작업을 진행해봤다.

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1) Driver 설치

https://whiteglass.tistory.com/13

우분투 서버에 Nvidia 드라이버 설치

https://codechacha.com/ko/install-nvidia-driver-ubuntu/ 

우분투 18.04 - NVIDIA 드라이버를 설치하는 방법

2) CUDA 설치

https://ghostweb.tistory.com/832

Ubuntu 18.04에 NVIDIA CUDA 설치하기

>>  10.0 버전 호환이 문제가 있어 11.0으로 재설치 ( 설치 과정은 동일)

설치 오류 메세지

설치완료후 실행 결과

>> Driver의 경우는 450으로 버전이 변경된걸 확인할수 있다.

>> 10.0  설치할 경우

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb

$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub

$ sudo gedit ~/.profile

내용 추가:

>>export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
>>export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

$ source ~/.profile   (변경 사항 적용)

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3) cuDNN 설치

>> Tensorflow2.5.0 을 설치하기 위해 cuDNN 은 8.0 으로 설치를 진행한다.

https://cafepurple.tistory.com/39

Ubuntu 18.04 에서 CUDA+CUDNN 설치하기

>> cuDNN v8.0.5 다운로드한다.

>> cuDNN 압축해제

$ tar -xvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz

#cudnn.h 파일을 복사합니다.
$ sudo cp ./cuda/include/* /usr/local/cuda-10.0/include

#라이브러리 파일 복사 시, 옵션 -P를 붙여서 심볼릭 링크가 깨지지 않도록 합니다.
$ sudo cp -P ./cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64

#모든 사용자에게 라이브러리 실행권한을 부여합니다.
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*

 

>> 설치를 마치고 최종 확인

$ nvcc --version

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>> 설치 버전 최종 정리

1) Nvidia Driver : 460-server -> 450 (downgrade)

2) CUDA : 10.0 -> 11.0

3) cuDNN : 8.0.5

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Driver, CUDA, cuDNN 설치를 모두 마치고, Tensorflow, Pytorch 설치를 진행한다.

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1) 가상환경 mini conda 설치

https://wookkk.tistory.com/entry/%EC%9A%B0%EB%B6%84%ED%88%AC-%EB%AF%B8%EB%8B%88%EC%BD%98%EB%8B%A4-%EC%84%A4%EC%B9%98

우분투 미니콘다 설치

 

2) tensorflow 설치 진행 (tensorflow-2.5.0)

> pip install tensorflow-gpu==1.15.0 -> pip install tensorflow-gpu==2.5.0

설치후 성공 여부 확인!

> 추가로 Jupyter notebook 설치

$ pip install jupyter notebook

$ pip install ipykernel

$ python -m ipykernel install --user --name tf --display-name "Tensorflow1.15"

 

2) Pytorch 설치 

>> 1.8 설치

$ pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

PyTorch

>> 설치가 제대로 이루어졌는지 확인해 본다.

 

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* Driver 설치부터 제대로 하지 않으면 제대로 진행이 되지 않아 재설치하는 과정을 겪었다.