[cuDNN] ubuntu 18.04 cuDNN Install :: 우주를놀라게하자

저번 시간에는 CUDA를 설치했다면 이번에는 Tensor를 사용하여 gpu의 활용을 돕고자 cuDNN을 설치해보자.

 Tensor는 라이브러리 개념으로서 Matrix를 계산하는데 효율적으로 도와주는 역할을 한다. 

또한 위의 Tensor를 사용하기 위해선 python이 필요하므로 python을 설치해두어야한다.

 

 

cuDNN - CUDA 기반 Deep Neural Network 라이브러리.

==> CUDA가 GPU이용 고속연산처리 수단이므로 cuDNN도 GPU 이용한 고속화 처리 

 

cuDNN 주요특징: DNN응용에서 자주 요구되는 루틴들 제공하며 이 루틴들이 GPU 이용하여 고속연산 가능하다

 

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

나는 리눅스 CUDA 10.0 버전이 설치되어있기 때문에 맞춰서 설치해줬다.(형광펜으로 칠한 부분)

==> tar폴더를 다운로드를 받고 해당폴더를 풀어준다.

 

아래 파일들을 CUDA ToolKit 디렉토리로 복사해서 옮겨준다.

$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include $ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*   *기존에 본인이 압축을 풀어둔 cudnn의 폴더내부의 파일을 ==> cuda toolkt의 폴더로 옮겨주는 작업을 하는것임

NVIDIA CUDA Profiler Tools Interface 설치하기

*뭐...NVIDIA에서 필요한 툴이라고 하니...설치해줬다..설치해주자..

sudo apt-get install libcupti-dev

 

환경변수를 추가해준다.

sudo vi ~/.bashrc 해당 파일을 열어서 맨 아래쪽에 환경변수를 추가해준다. export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}   * 나의 경우는 cuda-10.0을 설치했기 때문에 cuda-10.0이므로 각자 상황에 맞춰서 주의해서 환경변수를 설정해준다. *추가적으로 굳이 bashrs에 추가를 안해주고 bash창에서 export명령어를 입력해도 환경변수가 되는데...꼭 파일내부에 추가해주어야하는지는 아직 미지수다...

tensorflow-gpu 설치

python2 ==> pip install --upgrade tensorflow-gpu   python3 ==> pip3 install --upgrade tensorflow-gpu   *혹시 설치중 access error가 발생하면 sudo pip install --upgrade tensorflow-gpu 이런식으로 설치를 해주면 된다.

Test(설치가 잘 되었는지 확인해보자.)

* bash창에서 python을 입력해서 파이썬IDE환경으로 들어가준다. from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices()   위와 같이 입력했을때.... 아래와 같이 나오게 되면 옳바르게 설치가 완료된것이다.   [{ name: "/device:CPU:0", device_type: "CPU", memory_limit: 268435456, locality {}, incarnation: 12584189039274141042 },{ name: "/device:GPU:0", device_type: "GPU", memory_limit: 3252486144, locality { bus_id: 1, links {} }, incarnation: 16344452236433767630, physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1050, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1" ]