yolov5 환경 셋팅

jngeun·2021년 3월 23일
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yolov5

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1. PC 환경

  • os : ubuntu 18.04.5
  • CUDA : 10.2
  • CuDnn : 7.6.5
  • anaconda

2. install nvidia driver & CUDA & cuDNN

1) GPU_driver 설치

ubuntu에 기본적으로 설치된 nouveau 드라이버 disable

$ sudo apt-get remove nvidia* && sudo apt autoremove

$ sudo apt-get install dkms build-essential linux-headers-generic

/etc/modprobe.d/blacklist.conf 파일에 아래의 blacklist를 추가

$ sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf 

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

$ sudo update-initramfs -u

$ reboot

#nvidia 그래픽 드라이버 자동 설치

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

$ sudo apt update

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall

$ sudo reboot

#gpu 확인

$ nvidia-smi 

2) CUDA 10.2 설치
CUDA Toolkit download 에서 10.2에 dev(local)을 누르면 아래 명령어가 나온다.

$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin

$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb

$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get -y install cuda

~/.bashrc 에서 cuda version 설정

vim ~/.bashrc

#환경변수 추가
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin{PATH:+:{PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:{LD_LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}}

source ~/.bashrc

3) CuDnn 설치
cuDNN download에서

  • cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb)
  • cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 (Deb)
  • cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 (Deb)
    다운로드를 한다.
$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb

4) nvidia & cuda 삭제 방법

$ sudo apt-get remove --purge '^nvidia-.*' 

$ sudo apt-get --purge remove 'cuda*'
$ sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*'
$ sudo rm -rf /usr/local/[cuda-버전]

3. Anaconda

$ bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 

가상환경 만들기

$ conda create -n yolov5 python=3.8

$ conda activate yolov5

pytorch & torchvision 설치

$ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

설치 확인

$ python3

import torch
x = torch.rand(3, 5)
print(x)

torch.cuda.is_available()
--> True

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