ubuntu에서 pytorch gpu 버전 설치 과정 정리

우분투에서 pytorch gpu 버전 설치 과정 정리. 우분투 18.04 에서 진행하였음.

 

1. Nvidia driver 설치

PPA 를 통해 드라이버를 설치한다. 여기에서는 418 버전으로 설치하였음. 

리부팅 후 nvidia-smi 명령을 통해 driver 버전 확인 가능. 

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install nvidia-driver-418

 

최신 Pytorch 에서는 CUDA, cudnn 이 포함되어 배포되므로 2,3 과정 불필요.

 

2. CUDA 설치

https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

위 사이트에서 자신의 환경에 맞는 runfile 로 다운로드 후 설치.

여기에서는 CUDA 10.0 을 설치 함.

터미널을 사용할 경우 wget 명령으로 다운로드 가능.

$ wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux
$ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux

 

3. cudnn 설치

 

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

최신버전으로 다운로드 (회원가입/로그인 필요)

압축을 풀고 cuda 디렉토리로 필요한 파일 복사

로그인 과정 때문에 터미널에서 wget 으로는 다운로드가 쉽지 않다. link trace 등의 별도 플러그인을 사용하면 가능은 함.

 

$ tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.1.10.tgz
$ 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*

 

4. anaconda 다운로드 및 설치

https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

64 bit 버전으로 다운로드 후 설치

$ sudo sh ./Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

 

5. (옵션) conda 가상환경 만들기

환경 구분을 위해서 pytorch 라는 이름의 가상공간을 별도로 생성한다.

$ conda create -n pytorch python=3.7
$ conda activate pytorch

 

6. pytorch 설치

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

(pytorch) $ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

 

7. 설치 확인

(pytorch) $ python
>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.x.x'
>>> torch.version.cuda
'10.x.x'

[출처] https://sando0.tistory.com/98

 

 

Jupyter에 새 kernel 등록하기

(pytorch)$ python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "PyTorch"

--display-name은 Jupyter Notebook 위에서 표시될 kernel의 이름으로 "PyTorch" 대신 자신이 원하는 이름을 쓸 수 있습니다.

 

 

설치가 끝났으면 이제 파이토치가 gpu 지원이 되는지 확인해야겠죠?

 

 

import torch

torch.cuda.get_device_name(0)

torch.duda.is_available()

을 통해 True가 보이시고 장비가 보이시면 연동이 된 것입니다!

 

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