인공지능 설치 tensorflow (NVIDIA GPU 사용버전)
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우분투16.4 64bit (server 버전) 약 700mb 용량
nvidia 1080 8G 드라이버 (NVIDIA-Linux-x86_64-375.26)
CUDA 버전 (cuda_8.0.44_linux)
cudnn 버전 (cudnn-8.0-linux-x64-v5.1)
1. 우분투 설치
2. nvidia 그래픽 카드 드라이버 설치
- gcc 설치
sudo apt install gcc
- g++ 설치
sudo apt-get install g++
- make 설치
sudo apt-get install make
- 비디오카드 드라이버 설치(엔디비아에서 받은 드라이서를 실행 권한 준다.)
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run
( 우분투16.10 버전에서는 'The Nouveau kernel driver is currently in use by your system.' 이런 에러가 났다. vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf 파일에 blacklist nouveau 추가해봤는데 별 효과가 없다. 그냥 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 이렇게 업그래이드 해주면 된다.)
재부팅한다(반드시)
- 설치 확인(결과가 표로 이쁘게 나와야 한다. 아님 에러)
nvidia-smi
3. CUDA8.0 설치하기
- cuda 설치(엔디비아에서 받은 쿠다를 실행 권한 준다.)
chmod +x cuda_8.0.44_linux.run
sudo ./cuda_8.0.44_linux.run --override
(--override 하는 이유는 gcc 컴파일러 에러때문인데 나는 에러가 없었다. gcc 버전에러가 나면 방법이 없다. 4.8버전으로 설치해보고 소스를 수정해 봤는데 안된다. 그냥 --override 옵션 주거나 안되면 우분투 16.4 서버 버전 설치하자.)
(처음 입력값은 accept 하고 다음에 드라이버 설치 할꺼냐고 묻는데 설치하면 절대 안된다. 반드시 N (노) 해라. 나머진 y, 엔터,y,y,엔터 하면된다.)
- 환경설정 파일 수정(자신의 계정 환경 설정에 가서 .bashrc 파일 하단에 추가해라)
sudo vi /home/[username]/.bashrc
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
(저장하고 source ~/.bashrc 실행해서 즉시 적용해라.)
- 설치 확인(버전이 나오면 성공 아니면 실패)
nvcc --version
- 샘플 구동으로 테스트(쿠다 샘플 폴더에 가서 make 입력하고 에러 없이 파일이 생성되면 실행해서 확인하면 된다.)
cd NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/bandwidthTest/
make
bandwidthTest
(여기서 gcc 컴파일러 버전이 4.8 이상 5 이하로 해야 된다고 나오면 문제가 생긴거다. cuda8.0 버전을 설치할때 꼭 --override 써줘라. 써줬는데 도 문제가 생기면 답없다.)
재부팅(난 여기서 그냥 재부팅했다. 안해도 될지 모른다.)
4. cuDNN 설치(엔디비아에서 받은 파일을 압출해제해서 cuda8.0 설치 폴더로 복사한다.)
- tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.solitairetheme8
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-8.0/lib64/
5. python3.5, pip, tensorflow 설치
- python3.5, pip 기본프로그램 설치
sudo apt-get install python3-pip python3-numpy swig python3-dev python3-wheel
- 텐서플로우 설치
pip3 install tensorflow-gpu
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
sudo pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL
- 설치 확인
python3 -c 'import tensorflow'
(I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcublas.so locally 이런 글자들이 보이면 성공한것임.)
우분투16.4 64bit (server 버전) 약 700mb 용량
nvidia 1080 8G 드라이버 (NVIDIA-Linux-x86_64-375.26)
CUDA 버전 (cuda_8.0.44_linux)
cudnn 버전 (cudnn-8.0-linux-x64-v5.1)
1. 우분투 설치
2. nvidia 그래픽 카드 드라이버 설치
- gcc 설치
sudo apt install gcc
- g++ 설치
sudo apt-get install g++
- make 설치
sudo apt-get install make
- 비디오카드 드라이버 설치(엔디비아에서 받은 드라이서를 실행 권한 준다.)
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run
( 우분투16.10 버전에서는 'The Nouveau kernel driver is currently in use by your system.' 이런 에러가 났다. vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf 파일에 blacklist nouveau 추가해봤는데 별 효과가 없다. 그냥 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 이렇게 업그래이드 해주면 된다.)
재부팅한다(반드시)
- 설치 확인(결과가 표로 이쁘게 나와야 한다. 아님 에러)
nvidia-smi
3. CUDA8.0 설치하기
- cuda 설치(엔디비아에서 받은 쿠다를 실행 권한 준다.)
chmod +x cuda_8.0.44_linux.run
sudo ./cuda_8.0.44_linux.run --override
(--override 하는 이유는 gcc 컴파일러 에러때문인데 나는 에러가 없었다. gcc 버전에러가 나면 방법이 없다. 4.8버전으로 설치해보고 소스를 수정해 봤는데 안된다. 그냥 --override 옵션 주거나 안되면 우분투 16.4 서버 버전 설치하자.)
(처음 입력값은 accept 하고 다음에 드라이버 설치 할꺼냐고 묻는데 설치하면 절대 안된다. 반드시 N (노) 해라. 나머진 y, 엔터,y,y,엔터 하면된다.)
- 환경설정 파일 수정(자신의 계정 환경 설정에 가서 .bashrc 파일 하단에 추가해라)
sudo vi /home/[username]/.bashrc
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
(저장하고 source ~/.bashrc 실행해서 즉시 적용해라.)
- 설치 확인(버전이 나오면 성공 아니면 실패)
nvcc --version
- 샘플 구동으로 테스트(쿠다 샘플 폴더에 가서 make 입력하고 에러 없이 파일이 생성되면 실행해서 확인하면 된다.)
cd NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/bandwidthTest/
make
bandwidthTest
(여기서 gcc 컴파일러 버전이 4.8 이상 5 이하로 해야 된다고 나오면 문제가 생긴거다. cuda8.0 버전을 설치할때 꼭 --override 써줘라. 써줬는데 도 문제가 생기면 답없다.)
재부팅(난 여기서 그냥 재부팅했다. 안해도 될지 모른다.)
4. cuDNN 설치(엔디비아에서 받은 파일을 압출해제해서 cuda8.0 설치 폴더로 복사한다.)
- tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.solitairetheme8
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-8.0/lib64/
5. python3.5, pip, tensorflow 설치
- python3.5, pip 기본프로그램 설치
sudo apt-get install python3-pip python3-numpy swig python3-dev python3-wheel
- 텐서플로우 설치
pip3 install tensorflow-gpu
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
sudo pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL
- 설치 확인
python3 -c 'import tensorflow'
(I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcublas.so locally 이런 글자들이 보이면 성공한것임.)
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