Python 패키지 설치
sudo apt-get install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy python-six python3-six build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel python3-wheel libcurl3-dev libcupti-dev
Nvidia 그래픽 드라이버 설치 (ppa를 통해 자동 업데이트)
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
Cuda 10.0 설치
deb file 다운로드
다운 받은 뒤에 해당 폴더로 이동해서 cuda설치 진행
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
patch
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-nvjpeg-update-1_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade cuda
Cudnn 설치
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
cudnn 의 압축파일을 받은뒤 Cuda 10.0이 설치된 폴더로 이동시켜주면 된다.
sudo mv ~/Download/cuda/* /usr/local/cuda-10.0
.bashrc 에 path 설정
/home으로 가면 .bashrc 파일에 이 곳에 설치한 Cuda를 환경변수로 선언해주면 된다.
만약 위 그림 처럼 .bashrc가 안보일 경우에는 Ctrl+h 를 눌러주면 숨김파일이 나타난다.
그 후, .bashrc파일 맨밑에 Cuda 환경변수를 추가해주면 된다.
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export PATH=/usr/local/cuda/bin:/$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
해당 path를 설정한 뒤에 설치 확인 명령어로 확인이 가능하다.
nvidia-smi
nvcc -V
pip 설치
python의 패키지 installer인 pip를 설치하여 이용할 수 있도록 하자.
기본적으로 numpy를 설치해주고, 필요한 패키지가 있을 때마다 pip를 이용하여 설치
sudo apt install python3-pip
sudo apt install python-pip
pip3 install numpy
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