리눅스 Ubuntu 14.04 LTS ,
로컬계정에 텐서플로우(Tensorflow) GPU(1.4) 설치하기
이번에는 리눅스 os인 우분투(Ubuntu) 14.04 LTS server에서
로컬계정에 텐서플로우(Tensorflow) GPU 1.4 버젼을 설치하고
설정하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.
1. 아나콘다를 설치합니다(python 3버전) à 홈페이지에서 linux 용으로 받으면 됩니다.
<< 클릭하면 다운로드페이지로 이동합니다. >>
2. conda create –n <가상환경명> python=3.5 로 가상환경을 생성합니다.
(아래는 <가상환경명> => envs_name 으로 임의 설정했을경우)
conda create -n envs_name python=3.5
3. source activate <가상환경명> 으로 가상환경에 진입합니다.
source activate envs_name
4. pip install tensorflow-gpu==1.4 및 pip install numpy h5py scipy cython pandas keras matplotlib (pip 업그레이드 후)
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow-gpu==1.4
pip install numpy scipy cython pandas keras matplotlib spyder seaborn scikit-learn h5py
5. NVidia 로그인 후 Ubuntu 14.04 LTS 버전에 맞는 cuda-8.0 과 cuDNN 6.0을 받아줍니다.
<CUDA-8.0> <-- Ubuntu 14.04에서는 9버전 이상 사용 불가
<위 이미지 클릭시 링크로 이동>
<cuDNN-6.0> <-- Cuda8.0에서 쓸수 있는 최신 cuDNN
<위 이미지 클릭시 링크로 이동>
cuda-8.0 : https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux-run
받은 후에 chmod로 실행권한 및 읽기권한을 부여해야 합니다.(tar –zxvf <파일명>.tgz
chmod 777 cuda_8.0.61_375.26_linux.run
chmod 777 cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
6. 일단 로컬 계정에 설치한다는 가정하에 설명하겠습니다.
è 로컬에
설치 시 home/<user_name>/local/cuda-8.0 에 cuda-8.0을 설치해 줍니다.
è 그
다음 cuDNN tgz은 home/cuda에 압축을 풀면
됩니다.
7. 마지막으로 경로설정입니다. < 경로 설정 후에는 source ~/.bashrc 하는걸 잊지 마세요. >
è vi
~/.bashrc 에 들어가서 맨 밑에 줄에 다음 두 줄을 추가합니다.
export PATH=$PATH:/home/USER_NAME/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/home/USER_NAME/cuda/lib64/:/home/USER_NAME/local/cuda-8.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
8. python 명령어를 치고 들어가서 import tensorflow as tf 를 쳐봅니다.
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
위와같이 /device : GPU:0 으로 등록이 되었다면 제대로 완료된 것입니다.
다음 포스트는 텐서플로우 멀티GPU 이슈에 대해 알아보도록 하겠습니다.