설치 환경
CPU: intel i5-7 7500 카비레이크
그래픽 카드 : Colorful 지포스 GTX 1060 6GB
멀티 부팅(윈도우 SSD , 리눅스 SSD 각각 256GB)
리눅스 USB 만들기
우분투 다운로드
https://www.ubuntu.com/download/desktop , 여기서 우분투를 다운로드 한다.
위에서 Not now, take me to the download를 해야 돈을 지불 하지 않고 다운 가능
USB 만들기
윈도우가 먼저 설치 되었다는 가정하에 유니버셜 인스톨러 설치 https://www.pendrivelinux.com/universal-usb-installer-easy-as-1-2-3/
step1. 설치하기 원하는 버전을 설정 (우리는 ubuntu 64bit)
step2. Brows에서 위에서 다운로드한 ISO파일 지정
step3. USB 문자 선택 -> Fat32로 포맷 (체크 박스 체크!)
step4. 영구 저장공간 선택 -> USB를 우분투 용으로만 사용할 것이기 때문에 0으로 유지
마지막으로 create 버튼을 눌러 USB를 생성
우분투 파티션 설정
설치 -> 기타 (someting else)
/dev/sda 윈도우 와 리눅스 멀티 부팅이라면 여러개가 목록에 보일텐데 리눅스를 설치할 하드디스크를 정확히 확인하고 리눅스를 설치 하자! (윈도우를 밀어버리는 사태가 발생 될 수 도 있음)
왼쪽 하단에 + 버튼을 눌러 파티션을 설정 한다, 나는 root(/), swap 두 가지 만을 설정하여 파티션을 나누어 설정함
Use as 에서 swap area 지정 후 자신의 메모리에 약 두배 정도 지정 하면 문제 없이 사용 가능하다.
Primary 선택, Beginning of this space 선택
root 공간 선택은 swap area 설정 후 남은 공간을 모두 할당 하면 된다.
Primary 선택 ,Use as : Ext4 journaling file system 선택 후 Mount Point 에는 / 선택 -> OK!
이후 진행은 필요한 것을 기입하고 진행하면 우분투 설치 끝!
우분투 재설치
tensorflow를 설치 하기 앞서 그래픽 카드를 설정해야 하는데 (이후 설명), 하다가 제대로 작동 하지 않아, 나도 몇번의 우분투를 재설치 했다. 우분투 재설치는 위의 파티션 설정을 다시 할 필요가 없다.
만약 재설치를 위해 부팅 USB를 다시 꼽고 우분투 설치 화면으로 갔다면 위와 같은 화면이 나온다
이때, 기존처럼 기타가 아닌 맨위에 [지우고 다시설치]를 선택하고 지금 설치를 누르면 기존에 설정된 마운트 영역을 유지 한채 덮어 쓰기 때문에 바로 재설치가 가능함!
그래픽 드라이버 설치
그래픽 드라이버 설치
엔비디아 웹사이트에서 그래픽 드라이버 다운로드
-GeForce
-10 series
-1060
-linux 64bit
Blacklist 편집
sudo gedit /etc/codprobe.d/bliclist.conf -> gedit으로 blacklist open
아래 내용 복사 저장
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveauoptions nouveau modeset=0alias nouveau offalias lbm-nouveau
터미널 입력
update-initramfs -u
sudo reboot (꼭 재부팅!)
드라이버 설치
Ctrl + Alt + F1으로 GUI 모드를 빠져나오고 아래 명령어 수행
sudo service lightdm stop
Nvidia 그래픽 드라이버 받은 폴더로 이동 ex : home or download
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run (받은 파일에 대한 실행가능 파일로 변경)
화면에 나오는것 accept
sudo service lightdm start
sudo reboot
Ctrl + Alt +F7 (GUI로 전환)
설치 확인
터미널창에다가 아래 두개 명령어 수행
nvidia-smi
nvidia-settings
수행했을 때 테이블 형태로 설치된 그래픽 드라이버에 대한 정보가 나오면 성공!
CUDA Toolkit & cudnn 설치
CUDA 다운로드
현재 CUDA Toolkit 버전과 어떤 cudnn이 최신의 tensorflow 와 호환되는지 알아본 후 에 설치 권장
cudnn 다운로드
최신 버전의 cudnn이 아닌 cudnn5.1 for CUDA 8.0 를 다운받는다 (최적화 및 호환 문제)
CUDA Toolkit 설치
다운로드 폴더 이동 후, cuda toolkit 실행
주의점 : 모두 y를 누르면 안된다. Install NVIDA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64.xxx.xx? 는 no를 선택 하고 나머지 모두 yes
cudnn 설치
압축 해제 tar xvzf 압축 폴더이름
라이브러리 이기 때문에 해당 .h 와 libcudnn으로 시작 하는 모든 폴더를 CUDAToolkit의 각각에 맞는 폴더에 옮겨 주면 끝!
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
gedit ~/.bashrc
bashrc 안에 아래 내용 기입
export LD_IBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
source ~/.bashrc
pip 설치
sudo apt-get install python-pip python dev
아래 주소에서 자신의 설치 환경에 맞는 주소를 선택해서 터미널에 입력
( 나의 경우, GPU활성, python 3.5선택)
아래의 명령어로 tensorflow 설치
Python2의 경우 sudo pip install --upgrade $ TF_BINARY_URL
Python3의 경우 sudo pip3 install --upgrade $ TF_BINARY_URL
(python 3.5 선택했기 때문에 이명령어 선택)
이후, 설치가 진행됨
설치 확인
터미널에 아래의 코드를 실행
아래와 같이 Hello, TensorFlow 나올경우 설치 완료!
$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
경로 설정
Tensorflow 설치
Tensorflow 설치