[우분투 22.04] 딥러닝 환경 구축하기

이전에 시도했다가 망해서 한번 밀고.. 이번에 다시 또 밀고..

화가나서 처음부터 제대로 내가 작성해보겠노라 하고 작성 시작

 

https://drivegod5.tistory.com/entry/sudo%EA%B6%8C%ED%95%9C-%EC%97%86%EA%B3%A0-pip%EB%AA%85%EB%A0%B9%EC%96%B4-%EC%95%88%EB%90%A0-%EB%95%8C-%EC%84%9C%EB%B2%84%EC%97%90-%EA%B0%80%EC%83%81%ED%99%98%EA%B2%BD-%EC%84%A4%EC%A0%95%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B2%95Command-pip-not-found-Could-not-open-lock-file-Unable-to-acquire-the-dpkg-fronted-lock?category=1099692

 

Progress

1. Nvidia Graphic Driver 설치

2. CUDA 설치

3. cuDNN 설치

4. Anaconda 설치

5. Pytorch 설치

 

 

1. Nvidia Graphic driver 설치

먼저 컴퓨터에서 GPU를 인식했는지 확인해야 합니다.

lshw -C display

GPU가 잘 뜨면 완료

 

그 다음, 내 GPU에 맞는 드라이버 추천받아야 합니다.

sudo ubuntu-drivers devices

 

저는 recommended된 nvidia-driver-550으로 받겠습니다.

sudo apt install nvidia-driver-550

설치하고 재부팅

드라이버가 제대로 작동하는지 확인하기 위해 확인

nvidia-smi

 

일단 드라이버 잘 설치됐고, 해당 GPU에서 호환될 수 있는 최대 CUDA 버전은 12.4라는 것을 확인할 수 있습니다.

 

2. CUDA 설치

먼저, 다운받은 nvidia 550과의 버전 호환성을 확인해야 합니다.

 

https://developer.nvidia.com/cuda-12-4-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_local

위의 페이지에서 12.4 로 다운로드 받겠습니다

 

아래 명령어 터미널에 그대로 실행

 

이제 CUDA가 설치된 경로를 시스템에 추가

gedit ~/.bashrc

해당 파일에서 맨 마지막에 다음과 같이 추가한 뒤, (CUDA 버전 수정 요망), 저장하고 종료!

export PATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

 

이제 위와 같은 변경사항 적용하기

source ~/.bashrc

 

!!!!! CUDA가 잘 설치됐는지 확인하기

nvcc -V

야호 아주 잘 설치됐군요!

 

 

3. cuDNN 설치

이제 저는 cuda 12.4에 맞는 cuDNN 9.5.1 버전을 설치하겠습니다.

 

https://developer.nvidia.com/cudnn-archive

 

 

마찬가지로 아래 shell을 따라서 설치합니다.

저는 12.4이기 때문에 cudnn-cuda-12로 마지막에 실행했습니다.

 

설치가 끝난 뒤, cuDNN 버전 확인!

cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

참 행복하군요

 

 

4. Anaconda 설치

https://www.anaconda.com/download/success

Linux > 64-Bit (x86) 다운

Downloads 가서 실행

bash Anaconda3-202....

 

저는 다 yes했습니다

source ~/.bashrc

conda --version

 

야호

 

이제 가상환경을 생성해야 합니다!

conda create -n <가상환경 이름> python=3.10

 

conda env list # 가상 환경이 생성됐는지 확인

conda activate <가상환경 이름> # 가상환경 활성화
conda deactivate # 가상환경 비활성화

확인 결과, 저는 잘 나오는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

5. PyTorch 설치

만들었던 가상환경 Activate하기

 

https://pytorch.org/get-started/locally/

conda로 했더니 더이상 지원 안 한다고 합니다.

따라서 pip로 다운로드

pip3 install torch torchvision torchaudio

 

다운이 다 되고 실행해보니, 정상입니다! 

 

 

 

 

이제 연구를 진행해볼 때가 됐군요!

 

 

 

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많고 많은 블로그를 뒤져서 실패했지만, 가장 최근에 나온 아래 블로그를 따라서 하니 잘 됐습니다.

감사합니다 ㅠㅠ (2024/10 포스팅 하셨음)

 

https://2dudwns.tistory.com/20