TensorFlow 설치 가이드

사용한 Computer 사양

GPU가 있는 Ubuntu 기반의 Linux 서버에서 구축

• Ubuntu 20.04 LTS
• 4 vCPU + 15 GB memory
• DISK - 100GB
• GPU - 1xNVIDIA Tesla T4

TensorFlow 설치하기 전, 확인해야 할 부분

아래의 TensorFlow 호환 테이블을 참고하여
세팅할 서버에 알맞는 Python, cuDNN, CUDA, tensorflow를 설치해야 함

설치할 서버에 기본으로 Python 버전 3.8이 깔려 있어 tensorflow-2.5.0 을 설치할 예정

TensorFlow 설치

Python 혹은 cuDNN, CUDA가 설치되어 있으면, 바로 tensorflow 설치를 하면 됨

단, Python, cuDNN, CUDA가 tensorflow와 버전이 맞지 않으면
정상적으로 구동이 안 될 가능성이 매우 높음

1. Python 설치

Ubuntu 20.04 LTS 기준, Python 기본적으로 설치됨
기본적으로 설치가 되지 않는 서버도 존재할 수 있으므로, 가이드를 첨부

• Ubuntu 설치 관리자 업데이트 및 업그레이드
  sudo apt update && sudo apt upgrade

• PPA 설치
  sudo apt install software-properties-common -y
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa -y

• Python 설치
  sudo apt install python[원하는 버전] -y
python[원하는 버전] --version

• pip 설치
  python3.X 인 경우, sudo apt-get install pip3 pip3 --version
  python2.X 인 경우, sudo apt-get install pip pip3 --version

2. Nvidia GPU driver 설치

설치할 Nvidia GPU driver 버전 확인

패키지 ubuntu-drivers-common 를 이용하여 버전 확인 가능

• 패키지 ubuntu-drivers-common 설치
  sudo apt update
sudo apt install -y ubuntu-drivers-common

• 드라이버 버전 확인
  ubuntu-drivers devices

Nvidia GPU driver 설치

1. sudo apt install nvidia-driver-[확인된 드라이버 버전]
   ex) sudo apt install nvidia-driver-470

버전 확인

명령어 nvidia-smi 입력

3. CUDA 설치

CUDA 11.2 설치할 예정

CUDA 공식홈페이지 에서 설치할 버전에 맞는 cuDNN 버전 선택

Platform 선택

Linux > [ubuntu OS] > Ubuntu > [Ubuntu 버전] > runfile (local)
ex) Linux > x86_64 > Ubuntu > 20.04 > runfile (local)

CUDA 설치

1. 가이드에 따라, 명령어 입력
   
2. Continue 선택 후, Enter
3. accpet 입력 후, Enter
4. Driver 을 해제하고 설치 (Enter로 해제 가능)
   
5. Install 선택 후, Enter

환경 세팅

1. 설치 위치 확인
   해당 명령어로 ls -lh /usr/local | grep cuda 어느 위치에 설치되었는지 확인하고 그에 맞춰 아래의 데이터를 변경해줘야 함
   

2. 데이터 세팅
   해당 서버에는 '/usr/local/cuda-11.2/' 에 설치되어 있음
   따라서, 아래와 같이 데이터 세팅

export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

3. .bashrc 파일에 위의 데이터 삽입
   vi ~/.bashrc -> 해당 파일 열기
   source ~/.bashrc -> 해당 파일 업데이트
   

CUDA 버전 확인

명령어 nvcc -V 입력

4. cuDNN 설치

cuDNN 파일 다운

cuDNN 공식 홈페이지 에서 특정 버전의 cuDNN 다운로드
(회원가입을 해야지만, 다운로드 가능)

Ubuntu OS와 CUDA 버전에 맞는 파일 다운로드 (cuDNN 8.1 설치 예정)

cuDNN 설치

1. 파일 서버에 업로드

2. 파일 압축 해제
   tar xvzf [파일 이름].tgz
   ex) tar xvzf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz

3. 설치

• sudo cp 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*

설치 확인

• cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
• ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep libcudnn

5. Tensorflow 설치

가상 환경 내에 설치하는 것을 추천

Tensorflow 설치

pip3 install pandas numpy tensorflow==[설치할 Tensorflow 버전]
ex) pip3 install pandas numpy tensorflow==2.5.0

Tensorflow 설치 확인

아래 파일을 실행했을 때, 에러없이 실행된다면 설치하는 것을 성공한 것

from tensorflow.python.client import device_lib 
import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')

print(gpus)
print(device_lib.list_local_devices())
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

Reference

TensorFlow, Python, cuDNN, CUDA 호환 테이블 - TensorFlow 공식 홈페이지