TensorFlow의 경우 cuda와 CuDNN을 설치하고 싶습니다. Ubuntu 16.04에서 어떻게합니까?
답변
0 단계 : 표준 리포지토리에서 cuda를 설치합니다. ( Ubuntu 16.04에 CUDA를 설치하려면 어떻게합니까? )
1 단계 : nvidia 개발자 계정을 등록하고 여기에서 cudnn을 다운로드하십시오 (약 80MB)
2 단계 : cuda 설치 위치를 확인하십시오. 저장소에서 설치를 위해 그것은이다 /usr/lib/...과 /usr/include. 그렇지 않으면 /usr/local/cuda/또는 /usr/local/cuda-<version>입니다. which nvcc또는로 확인할 수 있습니다ldconfig -p | grep cuda
3 단계 : 파일 복사
리포지토리 설치 :
$ cd folder/extracted/contents
$ sudo cp -P include/cudnn.h /usr/include
$ sudo cp -P lib64/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
$ sudo chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*
실행 파일 설치 :
$ cd folder/extracted/contents
$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
답변
5.1부터 @Martin이 언급 한 내용에 따라 설치할 수 없습니다. nvidia 사이트libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb, libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb, libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb 에서 다운로드 하여 다음과 같은 방법으로 하나씩 설치하십시오.
sudo dpkg -i <library_name>.deb
편집 : dev는 런타임에 의존하기 때문에 먼저 런타임 (libcudnn6_6.0.21-1 + cuda8.0_amd64.deb)을 설치해야합니다 (감사합니다 @tinmarino)
답변
- NVidia 웹 사이트에 등록하십시오. 계정 승인을받는 데 하루나 이틀이 걸릴 수 있습니다. 적어도 내가 등록했을 때 사건으로 돌아갔습니다.
-
NVidia에서 최신 CUDA 또는 작업 할 소프트웨어에 적합한 최신 버전 (이 경우 T-Flow 버전)을 다운로드하여 설치 하십시오.
클릭을 통해 우분투의 표준 패키지 관리자를 통해 설치하면 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
대신, pakage 를 설치하려면 터미널에서 다음 지시 사항 을 따라야 합니다
.deb. 그 후 당신이해야 몇 줄 추가 로.bashrc귀하의 경우 적절한, 또는 어디를. 예를 들어 서버를 구성하는 경우 아마도 서버의 다른 위치, 아마도 앱의 자동.bashrc실행 전에 어딘가에있을 것입니다.이 경우에는 실행되지 않을 것입니다. -
“Library for Linux”버전을 사용했는데
.deb패키지 에는 별다른 행운이 없었습니다 . -
CUDA가 위치한 곳은을 통해 찾을 수 있습니다
which nvcc. 일반적으로/usr/local/cuda/현재 설치된 버전에 대한 심볼릭 링크입니다. - CuDNN 아카이브를 열고 적절한 내용을 CUDA 설치 폴더 (
cuda/lib64/및cuda/include/) 내의 적절한 위치에 복사하십시오 . 나는 보통sudo nautilus거기에서 시각적으로합니다.
답변
빨리 감기 2018 및 NVIDIA는 이제 cuDNN 7.x를 다운로드 용으로 제공합니다. 설치 단계는 여전히 @GPrathap에서 설명한 것과 유사합니다. 그러나 이전 cuDNN 버전을 최신 버전으로 바꾸려면 설치 전에 먼저 제거해야합니다.
요약하자면:
단계 0. CUDA 툴킷이 이미 설치되어 있는지 확인하십시오. CUDA 툴킷 설치를 진행하지 않으면 계속 진행하십시오.
1 단계. NVIDIA 개발자 포털 https://developer.nvidia.com/cudnn으로 이동하여 cuDNN을 다운로드하십시오.
2 단계. 이전에 cuDNN을 설치 한 경우 제거하십시오.
sudo dpkg -r <old-cudnn-runtime>.deb
sudo dpkg -r <old-cudnn-dev>.deb
3 단계. dpkg를 사용하여 cuDNN 라이브러리 (런타임, dev, doc) 설치
sudo dpkg -i <new-cudnn-runtime>.deb
sudo dpkg -i <new-cudnn-dev>.deb
sudo ldconfig
단계 4. 라이브러리가 설치된 위치를 찾으려면 찾기 색인을 업데이트 한 다음 라이브러리 위치를 찾을 수 있습니다.
sudo updatedb
locate libcudnn
CUDA 툴킷 9.1에 대해 cuDNN 7.x를 구체적으로 설치하는 경우,이 기사는 다음과 같은 도움이 될 수있는 자세한 설명을 제공합니다. http://tech.amikelive.com/node-679/quick-tip-installing-cuda-deep- 신경망 -7-cudnn-7-x-library-for-cuda-toolkit-9-1-on-ubuntu-16-04 /
답변
또한 데비안 기반 배포판 용 deb 패키지를 다운로드 할 수 있습니다.
NVIDIA 웹 페이지에서 개발자 프로필을 위해 다음 파일을 사용할 수 있습니다.
- Linux 용 cuDNN v5.1 런타임 라이브러리 (Deb)
- Linux 용 cuDNN v5.1 개발자 라이브러리 (Deb)
- cuDNN v5.1 코드 샘플 및 사용 설명서 Linux (Deb)
Debian (Stretch)을 사용하여 내 컴퓨터에서 이것을 테스트했으며 TensorFlow가 작동 중입니다!
답변
@Martin Thoma와 @ Íhor Mé의 여전히 유효한 답변에 중요한 세부 사항 추가 : libcudnn 파일을 cuda 디렉토리에 복사 한 후 .bashrc 파일을 업데이트해야합니다.
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
그런 다음 include 디렉토리를 사용하는 구성 파일에 include 디렉토리를 추가해야합니다. Caffe는 예를 들어 make로 컴파일하기 전에 편집해야하는 설정 파일을 가지고 있습니다. 이를 위해 caffe / Makefile.config를 편집하여 다음 구성 변수에 경로를 추가하십시오 (경로 사이에 공백 추가).
INCLUDE_DIRS: /usr/local/caffe/cuda/include/
LIBRARY_DIRS: /usr/local/cuda/lib64/
모든 현재 터미널 창에 대해 이러한 변경 사항을 적용하려면 파일을 한 번 실행하는 것을 잊지 마십시오!
. ~/.bashrc
답변
정답은 정확하지만 cuDNN 5.1의 경우 일부 이름이 변경되었습니다. 따라서 cuDNN 파일을 추출한 후이 버전을 사용하면 lib와 include라는 두 개의 폴더가 있습니다. include 폴더의 * .h 파일 이름을 cudnn.h로 변경 한 다음 https://askubuntu.com/a/767270/641589 를 따르십시오 . Caffe에 cuDNN을 사용하려면이 변경이 필요합니다!