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
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'
