[Tensorflow]우분투에 Tensorflow-gpu 버전 설치하기. 2

성공적으로 엔비디아(NVIDIA) 드라이버 설치를 완료하고

다음은 CUDA, cuDNN 을 설치한다

 

나는 여기서 우분투 포맷만 8번 하였음....ㅠㅠㅠㅠ

 

일단 설치할 tensorflow-gpu 버전은 1.4 이고, CUDA는 8버전(9버전은 아직 불안정하다는 소리를 듣고), cuDNN 은 6버전을 설치하였다

 

이 세개가 동시에 호환이 되어야 tensorflow-gpu가 돌아간다... 여기서 많이 헤맷음

 

CUDA 라이브러리 설치

다음 링크로 이동해서 밑과같이 클릭 후 설치 링크:[ https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive ]

그다음 다음과 같은 명령어 진행

 

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install cuda

 

이렇게 설치하면 CUDA Toolkit라이브러리는 설치완료

 

 

cuDNN 설치 및 환경변수 설정

여기서가 헬 설명은 쉽지만 알아내기가 힘들었음

일단 여기는 NVIDIA 아이디가 있어야 설치가 가능하다 만들어서 접속하면 다음과 같은 창이 뜬다

 

링크: [https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download]

 

빨간걸로 표시된 걸 클릭

 

 

저걸 클릭하면 다음과 같은 창이 보임

대부분 블로그는 여기서 cuDNN Runtime Library를 다운안받는데 저거 다운안받으니 설치가 안됨 꼭 깔자

하이라이트 된 부분 클릭하여 설치

 

 

 

총 4개를 다운받고 다음과 같이 명령어 실행

 

$ tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.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*

 

추가적인 라이브러리 설치

 

$ sudo apt-get install libcupti-dev

 

bashrc 파일 환경변수 설정

 

$ sudo vim ~/.bashrc

 

맨 밑에 추가

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin$

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64$

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

 

자이제 거의 다 끝나간다, 위에서 다운받은 deb파일을 다 설치하자

 

다음 명령어를 실행한다

 

$ sudo dpkg -i libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb    #꼭 깔자.... 다른블로그는 안깔더라..

$ sudo dpkg -i libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb

 

별 에러 없이 뜬다면 성공

 

다음은 샘플코드를 설치해보자

 

$ sudo dpkg -i libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb

 

그 다음 샘플 코드를 복사해오자

 

$ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v[숫자가 다를수도있음]/ $HOME

$ cd $HOME/cudnn_samples_v[숫자가 다를수도있음]/mnistCUDNN

$ make clean && make

 

실행 시 다음과 같은 코드가 뜸

 

nvcc warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). rm -rf *o rm -rf mnistCUDNN nvcc warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). /usr/local/cuda/bin/nvcc -ccbin g++ -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_53,code=sm_53 -gencode arch=compute_53,code=compute_53 -o fp16_dev.o -c fp16_dev.cu g++ -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -o fp16_emu.o -c fp16_emu.cpp g++ -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -o mnistCUDNN.o -c mnistCUDNN.cpp /usr/local/cuda/bin/nvcc -ccbin g++ -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_53,code=sm_53 -gencode arch=compute_53,code=compute_53 -o mnistCUDNN fp16_dev.o fp16_emu.o mnistCUDNN.o -LFreeImage/lib/linux/x86_64 -LFreeImage/lib/linux -lcudart -lcublas -lcudnn -lfreeimage -lstdc++ -lm

출처: http://goodtogreate.tistory.com/entry/TensorFlow-GPU-버전-우분투-1604에-설치-하기 [GOOD to GREAT]

 

$ ./mnistCUDNN실행하고 Test passed! 가 나오면 CUDA, cuDNN 설치 완료다

tensorflow-gpu 설치

 

자 위에와 비하면 엄청쉽다

 

python2 일경우엔 다음과 같은 명령어 실행

 

$ sudo apt-get install python-pip python-dev

 

python3 일 경우엔

 

$ sudo apt-get install python3-pip python3-dev

 

나는 python3 로 할테니까 다음과 같은 명령어 실행

 

$ pip3 install tensorflow-gpu

[permission denied 에러 나올시 앞에 sudo 추가 해줘야함]

 

자 이제 tensorflow 쓰시면 됩니다...

 

ㅠㅠ 정말 힘들었다