우분투에서 개발을 하기 위해서 남는 SSD에 새롭게 설치했다.
일단 내 컴퓨터에 맞게 세팅하기 위해서 기존에 설치되어 있는 엔디비아 관련된 것을 삭제했다.
sudo apt-get remove --purge '^nvidia-.*'
sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*'
그리고 간단하게 설치하자
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
을 입력하면 간단하게 설치가 된다. 그후 쿠다 버전을 확인하자
nvcc -V
다 설치 했으면 이제 cuDNN을 설치해야한다.
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 링크에 접속! (로그인)
로그인을 했다면 아래 약관 동의를 하고 아까 설치했던 CUDA에 맞는 cuDNN을 다운로드 하자
다운로드 받은 압축파일을 Unzip 후
안에 있는 파일을 복사 후
CUDA가 설치되어 있는 폴더에 붙여넣기를 한다. /usr/lib/cuda/include 에는 cuDnn.h를
lib64폴더에는 압축해제했던 lib64에 있던 모든 파일을 붙여넣기
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/lib/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/lib/cuda/lib64/
그리고 환경 변수 세팅까지 하면 끝이다. 일단 권한을 부여한 후
sudo chmod a+r /usr/lib/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/lib/cuda/lib64/libcudnn*
환경 변수 설정
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/cuda/include:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
그리고 재부팅 하면 CUDA cuDNN은 설치가 됐다.
이제 Tensorflow GPU 버전을 설치하자
그냥 이전에 설치 했던것 처럼 pip를 이용하여 설치하면 된다.
pip3 install tensorflow-gpu