[ Tensorflow ] GPU Ubuntu 16.04에 Anaconda 및 Tensorflow 설치하기

1. Anaconda 설치하기

먼저 아래의 링크를 타고, anaconda 설치 스크립트 파일을 다운받는다.

현재 버전에 해당하는 아나콘다를 받을 시에는 위의 링크로, 기존의 다른 버전의 아나콘다를 다운받을 시에는 밑의 링크를 타면 된다.(파이썬 3.6을 받으려면 Anaconda3-5.2.0이 제일 알맞은 것 같다.)

현재 아나콘다 version 다운받기

Anaconda Python/R Distribution - Anaconda

아나콘다 version별 다운받기

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그 다음, 파일이 깔린 위치에서

$ bash 파일명.sh

을 해주고, 엔터랑 yes를 알맞게 쳐서 설치를 완료한다.

쭉 엔터를 누르면 `/home/사용자 이름/anaconda3` 에 보통 설치되며, 다 깔렸으면

$ source ~/.bashrc

다음 명령어를 쳐서 .bashrc를 한 번 더 수행하면 끝난다.

제대로 잘 설치됐는지 알아보려면, 명령어를 간단하게 쳐보고 잘 수행된다면 잘 설치된 것이다.

 

2. Nvidia 설치

먼저 Nvidia가 설치되어 있는 지 확인하기 위해 아래의 명령어를 쳐서 그런 파일이나 디렉토리가 없다고 뜬다면, 설치되지 않은 것이다.

$ cat /proc/driver/nvidia/version

그 후 Ubuntu의 버전을 확인해준다.

$ cat /etc/issue

16.04 버전

다음 명령어를 통해 패키지 리스트를 설치한다.

$ sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
$ sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64 /" >> /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'
$ sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64 /" >> /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'
$ sudo apt-get update

또한, 알맞은 버전을 확인하기 위해 다음 명령어를 치고 원하는 버전을 설치하려면 아래의 000에 알맞은 버전의 숫자를 넣으면 된다.

$ apt-cache search nvidia
$ sudo apt-get install nvidia-000

-> 여기로 들어가면, 직접 맞는 버전을 찾아볼 수 있다.

Advanced Driver Search | NVIDIA

각각 해당하는 것을 고르고, 버전 검색을 할 수 있다.

마지막으로, 드라이버 버전에 상관없이 아래의 명령어를 실행해준다.

그리고 드라이버 모듈이 잘 로드 될 수 있도록 reboot 해준다.

$ sudo apt-get install dkms nvidia-modprobe
$ sudo reboot

설치가 잘 되었는 지 확인해보려면 아래의 명령어를 쳤을 때 사진과 같이 정보들이 나온다면 잘 된 것이다.

$ nvidia-smi

 

3. CUDA 설치

아래의 명령어를 통해 CUDA와 cuDNN을 설치한다.

$ sudo apt-get install cuda-9-0
$ sudo apt-get install libcudnn7-dev

// cuda toolkit 설치
$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

 

Tensorflow에 맞는 CUDA, cuDNN 버전 확인

Tensorflow 1.4 -> CUDA 8, cuDNN 6

그 이후 버전(1.5 ~)은 CUDA 9, cuDNN 7

혹시, 버전을 잘 못 받아서 지우고 다시 받아야 한다면, 

$ sudo apt-get --purge remove 'cuda*'
$ sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*'

혹시 폴더가 남아 있다면,
$ sudo rm -rf /usr/local/cuda-8.0
$ sudo rm -rf /usr/local/cuda

로 cuda 관련 파일들을 다 지우고 다시 버전을 잘 맞춰 다시 설치하면 된다.

 

만약, CUDA 설치가 잘 되지 않는다면 다른 방법을 사용한다.

CUDA 드라이브 설치하기

CUDA Toolkit 10.1 Update 1 Download

여기에 들어가서 각 맞는 OS의 드라이브를 찾아 설치한다.

Ubuntu 16.04의 경우

홈페이지에 나와있는 것처럼 다음 명령어를 수행한다.

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_10.1.168-1_amd64.deb //파일명이 바뀔 수 있다. 홈페이지를 참고하자.
$ sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

마찬가지로, cuDNN 또한 설치가 잘 안 된다면 드라이버를 다운받아 설치한다.

// 드라이버 압축을 풀어준다.
$ tar xvfz cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz 

$ sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 
$ sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

// 추가 설치
$ sudo apt-get install libcupti-dev

※ 환경 변수 설정

$ vi ~/.bashrc 

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64" 
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

 

4. GPU 버전 Tensorflow

첫 번째 명령을 통해 최신버전의 tensorflow를 설치할 수 있다. 

다른 버전의 tensorflow를 설치하고 싶을 때에는 두 번째 줄의 명령처럼 ==을 하고 버전을 명시하면 된다.

$ sudo pip install tensorflow-gpu
$ sudo pip install tensorflow-gpu==버전

혹시나 빨간 글자들이 엄청 나온다면 제시된 것처럼 다음 명령어를 실행해준다.

$ pip install --upgrade pip

pip 19.1.1로 업그레이드 되었다.

그 후, 다시 위의 install tensorflow를 하면 정상적으로 설치되는 것을 볼 수 있다.

 

5. keras 설치

위의 tensorflow 까지 잘 설치가 되었다면, keras는 간편하게 설치할 수 있다.

$ pip install keras

 

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Reference

Nvidia 설치 : https://hiseon.me/linux/ubuntu/install_nvidia_driver/

CUDA 설치 : https://hiseon.me/linux/ubuntu/cuda-install/

CUDA, cuDNN 버전 확인 : https://yahwang.github.io/posts/37]

CUDA, cuDNN 다른 방법 : https://goodtogreate.tistory.com/entry/TensorFlow-GPU-%EB%B2%84%EC%A0%84-%EC%9A%B0%EB%B6%84%ED%88%AC-1604%EC%97%90-%EC%84%A4%EC%B9%98-%ED%95%98%EA%B8%B0