Anaconda3 딥러닝 가상환경 구축하기

가상환경을 쓰는 이유

패키지간의 의존성

 

[설치 해야 할 것들]

1. nvidia driver

NVIDIA Corporation TU116 [GeForce GTX 1650 SUPER]

2. cuda

3. cuDnn

 

1. nvidia driver

sudo ubuntu-drivers autoinstall

nvidia-smi

# 가상환경 생성

conda create -n dense_v1 python=3.7

# 생성한 가상환경 확인

conda info --envs

# 가상환경 활성화

conda activate dense_v1

생성한 가상환경에서 라이브러리 설치 진행한다.

 

2. cuda 설치

ubunto 22.04 LTS는 cuda 최신버전부터 지원하기 때문에 일단 cuda 11.7로 설치진행한다. 

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

 

Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.

발생.. 

sudo apt-get install build-essential -

 

nvcc-V

nvcc-V: 명령을 찾을 수 없습니다

 

bashrc파일에 경로 지정을 하기 위해 들어감

gedit .bashrc

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.7
export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

source ./bashrc

nvcc --version

했더니 아래를 설치하라고 하였음 

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 

했더니 

nvcc --version

 

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Nov_18_09:45:30_PST_2021
Cuda compilation tools, release 11.5, V11.5.119
Build cuda_11.5.r11.5/compiler.30672275_0

성공!!

 

3. cudnn 설치 

conda install -c anaconda cudnn

 

conda list 했을 때 

cudatoolkit               11.3.1               h2bc3f7f_2    anaconda
cudnn                     8.2.1                cuda11.3_0    anaconda

 

4. caffee2 설치