RTX 3090 2대, Ubuntu 18.04 딥러닝 환경 구축 (2) Anaconda, Tensorflow, keras 설치

skyfishbae·2020년 12월 20일
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** RTX 3090 2대, Ubuntu 18.04 딥러닝 환경 구축 **

(1) Nvidia driver, Cuda, cuDNN 설치
(2) Anaconda, Tensorflow, keras 설치

Summary

설치버전이 궁금하신 분들을 위해서 요약하자면,
(2020.12.20 기준)
RTX 30 시리즈는 CUDA 버전 11이상만 호환됩니다.
따라서 cudnn 버전 8 이상, tensorflow 버전 2.5 이상 (tf-nightly)의 설치해야 합니다.


1. Anaconda setup

  • Anaconda 3 최신버전 다운: https://www.anaconda.com/products/individual
  • 다운 된 파일실행 : Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 
  • Anaconda 설치시 yes 했음.
  • vi ~/.bashrc 열어보면 환경 설정 있어야 함.
  • source ~/.bashrc 로 적용해줘야 함

간단한 conda 명령어

  • 가상환경 생성: conda create --name=py38tf python=3.8
  • 가상환경 확인: conda info -e
  • 가상환경 접속: conda activate [name]
  • 가상환경 전부삭제: conda remove [name] --all

2. Tensorflow, keras 설치

  • 가상환경을 하나 생성하고 설치 진행한다.

  • 설치가능한 Tensorflow 버전 확인
    https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations

  • 2020.12.20 기준 cuda 11.1 지원하는 tensorflow 가 없습니다.
    최신 업데이트 버전인 tf-nightly-gpu를 설치해야합니다.

pip install tf-nightly
  • Downoaded 된 것은 아래 버전입니다.
    tf_nightly-2.5.0.dev20201219-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
    tf-nightly 버전확인: http://pypi.org/project/tf-nightly

  • tf2.5깔면 keras도 같이 깔립니다.


3-1. TEST

import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices() 

ibcusolver.so.10 에러 발생

Could not load dynamic library 'libcusolver.so.10'; dlerror: libcusolver.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-11.1/lib64:/usr/local/cuda-11.1/lib64:/usr/local/cuda-11.1/lib64:

최신버전이다 보니 아직 문제가 있습니다.
저는 이렇게 해결했습니다.

sudo ln -s /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcusolver.so.11 /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcusolver.so.10

참고: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/43947


3-2. TEST

import tensorflow as tf  
import numpy as np  
from tensorflow import keras  
model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])

잘 동작하시나요?
Tensorflow, keras 세팅은 완료됬습니다.
Let's deeplearning !

By. 하늘치배


References

[1] [The Simple Guide: Deep Learning with RTX 3090 (CUDA, cuDNN, Tensorflow, Keras, PyTorch)](https://medium.com/@dun.chwong/the-simple-guide-deep-learning-with-rtx-3090-cuda-cudnn-tensorflow-keras-pytorch-e88a2a8249bc)

[2] 20.04 우분투 기반 NVIDIA GeForce RTX 3090에 CUDA, cuDNN Pytorch 설치

[3]RTX 3090을 사용한 딥러닝 실험환경 구축하기 (Ubuntu 18.04)

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