Ubuntu Tensorflow

nvidia driver 설치

1. 설치

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 
sudo apt update
sudo apt-get install nvidia-driver-440

 

2. 재부팅

sudo reboot

 

3. 확인

nvidia-smi

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CUDA 설치

1. CUDA Homepage에서 CUDA Toolkit 10.0 (Sept 2018) 선택

URL : https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive

 

2. Select Target Platform에서 옵션 선택, Base Installer Download

 

3. 터미널에서 'sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run' 실행

 

4. 실행 후 다음과 같이 설정한다.

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cuDNN 설치

1. 다음 링크에 들어가서 cuDNN를 설치해야 한다. (Download cuDNN)

 

URL : https://developer.nvidia.com/cudnn 

NVIDIA cuDNN

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환경변수 설정

1. 위에서 CUDA 10.0을 설치 하였으니 그에 맞는 cuDNN v7.3.1 for CUDA 10.0을 선택하고 cuDNN v7.3.1 Library for Linux를 실치한다.

 

2. cuDNN 적용 및 libcupti 설치

# 다운받은 cudnn 파일 압축 해제
tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz

# 압축 해제 파일을 CUDA에 복사
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo cp  cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include/

# 이동시킨 파일들 접근 권한 부여
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*

 

libcupti 설치

( NVIDIA에서 필요한 파일이라고 하니 다운 )

sudo apt-get install libcupti-dev

 

3. 설치 후 path variable 설정

# 설정
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
source ~/.bashrc

# 설치 확인
nvcc --version

a - 수정 가능
Esc - 수정 종료

:q  - 나가기

:wq - 저장 후 나가기

 

설치 후 다음과 같이 나오면 된다.

nvidia-smi

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Tensroflow gpu 설치

pip install --upgrade tensorflow-gpu

기본버전으로 1.14버전이 다운로드 된다.

 

Teminal에서 다음과 같이 확인한다.

~/Desktop : python3
>>> import tensorflow as tf 

 

출처 : 

https://red-pulse.tistory.com/226

https://hanseokhyeon.tistory.com/entry/Ubuntu-ssh-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EA%B5%AC%EC%B6%95%ED%95%98%EA%B8%B0