ubuntu 16.04(server version) / nvidia-415 / cuda 10.0 / tensorflow / jupyter 설치 (terminal command)

우분투 서버버전 설치

개인적으로 사용하기 위해 적어둔 자료입니다.
이 방법으로 jupyter 까지 설치할 수 있습니다.

우분투 서버버전을 설치 후 아래 과정대로 따라하면 됩니다

 

기본 설정

apt-get install gcc -y
apt-get install make -y apt-get 
install openjdk-8-jdk -y
apt-get update

nvidia driver 설치

add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
apt-get update
apt-get install nvidia-415 -y
apt-get install dkms nvidia-modprobe -y
reboot

nvidia-smi

Cuda 설치

그래픽카드 드라이버를 설치했으니 Cuda 에서는 그래픽카드를 빼고 설치한다.
샘플 코드는 설치해두고 make 를 통해 테스트 해본다.

apt-get install openjdk-8-jdk
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux
chmod +x ./cuda_10.0.130_410.48_linux
./cuda_10.0.130_410.48_linux
apt-get install freeglut3 freeglut3-dev libxi-dev libxmu-dev

cudnn 설치

https://developer.nvidia.com/cudnn

런타임 라이브러리와 디벨로퍼 라이브러리, 코드 샘플까지 다 다운로드 받는다.
우분투 서버버전에서는 단순하게 wget이 안되므로 다른 컴퓨터에서 다운로드 받고 scp를 이용.

scp /Users/apple/Downloads/cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz hyob@192.168.219.111:/home/hyob/cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz

scp /Users/apple/Downloads/libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb hyob@192.168.219.111:/home/hyob/libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb

scp /Users/apple/Downloads/libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb hyob@192.168.219.111:/home/hyob/libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb

scp /Users/apple/Downloads/libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb hyob@192.168.219.111:/home/hyob/libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb

 

tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz

cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
apt-get install libcupti-dev

vim ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH 
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 

:wq

source ~/.bashrc
dpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb
dpkg -i libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb
dpkg -i libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb

cudnn 설치 테스트

Test Passed! 가 뜨면 성공

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN

 

아나콘다 설치

아나콘다 설치시 python 3.7 도 함께 설치 됨
( python 을 따로 설치할 필요가 없음 )

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh 

vim ~/.bashrc

export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

:wq

source ~/.bashrc

 

파이썬 버전 확인 및 변경

# python -V 
Python 2.7.12 
# python3 -V 
Python 3.5.2 

혹시 위와 같이 나온다면
아나콘다 설치 후
source ~/.bashrc
까지 해야 3.7.1 로 바뀐다.
건너 뛰어 놓고 왜 안되는지 걱정하지 말자

텐서플로 설치

apt-get install python3-pip python3-dev
conda create -n tensorflow python=3.7
activate tensorflow

pip install tensorflow==2.0.0-alpha0
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

pip install tensorflow==1.13.1
pip install tensorflow-gpu==1.13.1

python
>> import tensorflow as tf
>> tf.__version__

 

 

주피터 노트북 설치

아래 것들은 하래서 하는건데
대부분 이미 깔려있음.

pip install notebook
pip install tensorflow keras
pip install pandas sklearn sns
pip install pillow
pip install flask

 

주피터 노트북 실행

jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root --port=10001