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

skyfishBae·2020년 12월 20일

Ubuntu18.04 anaconda ibcusolver.so.10 issue해결 rtx3090 tensorflow

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])])