Tensorflow 1.0 개발 환경 설치(Ubuntu 16.04 LTS, CUDA 8.0, cuDNN v5.1, GPU 버전)

2016/10/13 - [Machine Learning/Tensorflow] - Ubuntu 16.04 LTS Tensorflow 개발 환경 설치(CUDA 8.0, cuDNN v5, GPU 버전)

2017/04/02 - [Machine Learning/Tensorflow] - Tensorflow MacOS 버전 설치 방법(CPU 버전)

2017/12/19 - [Machine Learning/Tensorflow] - Tensorflow 1.4 개발 환경 설치(Windows 10, CUDA 8.0, cuDNN v6.0, GPU 버전)

Tensorflow Ubuntu 16.04 LTS GPU 버전을 설치해보자.

Tensorflow 공식 사이트 : https://www.tensorflow.org/install/install_linux

컴퓨터 시스템 정보

그래픽 카드 드라이브가 잡혀있지 않으면 그래픽 카드 드라이브 설정을 해줘야함

1. 그래픽 카드 드라이브 설정

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt update

컴퓨터에 해당하는 드라이브 버전 확인 후 설치(http://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr)

System Settings -> Software & Updates -> Additional Drivers

그래픽 버전(ex. nvidia-378) 선택 후 Apply Changes 클릭

컴퓨터 재부팅 후 적용 완료

그래픽 드라이브 설정 완료 확인

2. Anaconda 설치

Anaconda(https://www.continuum.io/downloads#linux)에서 Python2.7 버전 다운로드 후

검은색 상자에 적혀 있는 다운로드 받은 버전 내용 입력

bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x_86_64.sh

사이사이 나오는 질문들 모두 'yes'

설치 후

PATH 확인

cd ~

gedit .bashrc

맨 밑에

#added by Anaconda2.4.3.1 installer

export PATH=/home/사용자명/anaconda2/bin:$PATH

적용되었는지 확인

터미널을 끄고 다시 실행한 뒤

python

import matplotlib

입력해서 오류가 없으면 완료

3. CUDA Toolkit 설치

NVIDIA(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 접속 후 다운로드

다운 로드 후

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

순서대로 입력

cd ~

gedit .bashrc

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

4. cuDNN 설치

NVIDIA cuDNN(https://developer.nvidia.com/cudnn) 접속해 다운로드(NVIDIA 가입 필요)

Download cuDNN v5.1(Jan 20, 2017), for CUDA 8.0 다운로드 받기

다운로드 받은 후 압축 풀기

관리자 권한으로 탐색기 실행 후

sudo nautilus

usr/local/cuda 로 들어감

cuda/include 폴더에 들어있는 파일을 usr/local/cuda/include에 복사

cuda/lib64 폴더에 들어있는 파일을 usr/local/cuda/lib64에 복사

그런 뒤 cuDNN을 전체사용자가 사용 설정

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5. Tensorflow 설치

위에서 Anaconda 설치를 완료 했으니

tensorflow 이름의 conda 환경을 만들어 다음 명령을 호출하여 python을 실행

conda create -n tensorflow

conda 환경 확인

conda info --envs

conda 환경 활성화

source activate tensorflow

Python2.7 GPU support

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

Python3.6 GPU support

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

설치 완료 확인

python

import tensorflow as tf

오류없이 이 화면이 나오면 설치 완료 ~