텐서플로우 설치 튜토리얼 : Tensorflow Install Tutorial [ONLY COMMANDS]

*** 중요한 사실을 하나 알고가자, 내 컴퓨터가 AVX(Advanced Vector Extensions)를 지원하지 않는다.
= Tensorflow Version 1.6.0이상을 설치할 수 없다.
(설치가 완료는 되나, import tensorflow를 하는 순간, llegal core dumped가 일어난다.
bazel을 이용하여 package로 build를 해도 에러가 일어난다!)
= Tensorflow를 설치하는데 GPU도 중요하지만, CPU역시 중요하다.
--- 2018.11/15기준

설치 환경 : 64bit Ubuntu16.04, GeForce GT710,
                Intel(R) core(TM) i5-7500 CPU@3.40GHz + Memory 8G*2
설치 환경 : 64bit Ubuntu16.04, GeForce GT1060,
                Intel(R) core(TM) i5-7600 CPU@3.5GHz + Memory 8G*1

step 1 :

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential cmake g++ gfortran
sudo apt-get install git pkg-config python-dev
sudo apt-get install software-properties-common wget
sudo apt-get autoremove
sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*

step2 : NVIDIA DRIVERS

$ lspci | grep -i nvidia

위 명령어 쳤을 때 아래와 같이뜨면, 아래 명령어로 설치 해줄것

 


+ 만약 명령어를 쳐도 아무것도 뜨지 않는다면 우선, 지금 GPU를 쓰고 있는지부터 확인하자!

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt-get update

내 컴퓨터가 어떤 종류의 nvidia를 설치해야 하는지 궁금하면 아래 주소로 들어가서 확인하자! 

what kind of nvidia Driver should i Download?

https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr

 1)내가 GTX 710다!

 $ sudo apt-get install nvidia-375

2)내가 GTX 1060다!

 $ sudo apt-get install nvidia-410 

재부팅 후,명령어로 확인하기(이전과 같은 붉은 글씨가 안 떠야됨)

$ cat /proc/driver/nvidia/version

정상적인 화면

step3 : CUDA9.0 for Ubuntu16.04

tip) CUDA를 잘못 설치해서 삭제하고 새로 설치시 참조사이트 3번 참조 

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

Linux16.04 x86_64.deb 버전을 다운로드

***참고로 GPU에 맞는 CUDA version이 있으니, 

상위 버전이 맞지 않으면 CUDA삭제(아래 tip을 이용해서 지우고), 버전을 낮춰서 재설치해보자!

$ cd ~/Downloads

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

출처: http://kyubot.tistory.com/93 [Kyubot's All Things Considered]

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb

$ sudo apt-get update 
$ sudo apt-get install cuda

$ echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
$ echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc 

$ cd /usr/local/cuda-9.0/samples/5_Simulations/fluidsGL

$ sudo make

$ ./fluidsGL

초록창이 뜨고 그 위에서 마우스 움직이면 그림이 변함

(만약 에러 발생시 재부팅을 추천한다.) 

tip. CUDA를 삭제시키고 다시 설치해야 할 일이 있다면, 다음을 실행시켜준다.

$ sudo apt-get --purge remove 'cuda*'
$ sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*'

$ sudo rm -rf /usr/local/cuda-9.0
$ sudo rm -rf /usr/local/cuda
 

step4 : CuDNN 7.1.4v for CUDA9.0 

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive에서 3개 다운로드

**참고로 nvidia에 가입해야 다운로드 이용가능! 

• -cuDNN v7.1.4 Runtime Library for Ubuntu16.04  (Deb)

•  cuDNN v7.1.4 Developer Library for Ubuntu16.04  (Deb)
  

•   cuDNN v7.1.4 Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)

 ###순서를 지켜서 설치하자. Runtime 먼저 설치하고 Developer를 설치해야 함

(설치순으로 위에서 부터 차례대로 dpkg 할 것)

$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb 

$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb 
$ sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb 
$ sudo apt-get update

$ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ~/
$ cd ~/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN/
$ sudo make clean
$ sudo make
$ ./mnistCUDNN

 아래와 같은 그림이 뜨면 정상작동!

+ 만약, 설치했는데 버전을 변경해야 하는 경우가 발생한다면,

$ sudo apt-get autoremove
$ sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*

해주고, 버전을 바꿔 패키지를 설치하고 순서를 지켜서 설치하면 된다.

 이 사실은 dpkg하면서 알 수 있게 로그를 남겨주고 있다.

 첫번째 로그에서 warning이 명시되면서

 7.1.4버전에서 7.0.5버전으로 downgrading을 하고 있다.라고 알려준다.

밑에서 두번째 줄을 보면, (설치버전) over (설치되었었던 버전).

그리고 마지막 줄을 보면, 현재 셋팅된 버전임을 알려주고 있다.

+ [ERROR]만약,CUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCH 에러가 난다면, 본인의 GPU를 확인해보자.

출처에 의하면 CUDA wiki(https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA)에서 

명시되어 있는 GPU성능에 따라 3.0보다 낮은 계산 기능을 가지고 있다면, 

본 컴퓨터에서 사용하지 말라고 말하고 있다.

X :  GeForce GTX 590, GeForce GTX 580, GeForce GTX 570, GeForce GTX 480, GeForce GTX 470, GeForce GTX 465, GeForce GTX 480M

(출처 :https://code.i-harness.com/ko-kr/q/1ef0e70) 

Step5 : python stuff

$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python-numpy \

 python-scipy python-nose python-h5py python-skimage \

 python-matplotlib python-pandas python-sklearn python-sympy

$ sudo apt-get clean && sudo apt-get autoremove

$ sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*

 ----------------------------------------------------------------
$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install git python-dev python3-dev python-numpy

python3-numpy build-essential python-pip python3-pip \

python-virtualenv swig python-wheel libcurl3-dev
$ sudo apt-get install -y libfreetype6-dev libpng12-dev

$ sudo pip3 install -U matplotlib ipython[all] jupyter pandas scikit-image

step6 : OpenBLAS (생략가능)
$ cd
$ git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git
$ cd OpenBLAS
$ make FC=gfortran -j16
$ sudo make PREFIX=/usr/local install

step7 : Tensorflow for Python3
 sudo pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

만약 특정 버전을 지정해서 설치하고 싶다면? 예를 들어 v1.10.1일 경우,
 sudo pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==1.10.1

만약 버전을 잘못 설치해서 재설치하고 싶다면?

 sudo pip3 uninstall --upgrade tensorflow-gpu 

 혹은

 sudo pip3 uninstall --upgrade tensorflow-gpu==1.10.1

과 같은 형식으로 진행해주면 된다. 

 위의 설치가 완료되면,

$ python3

>>> import tensorflow 를 실행해보자.

+) tensorflow버전 확인 

$ python3>>> import tensorflow as tf

>>> tf.__version__ 

만약, 다음과 같은 에러가 발생한다면, 

다음과 같은 방법으로 해결가능하다. 

step8 : OpenCV 3.3.1 for Python3

$ sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

$ sudo apt install qtbase5-dev

$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
$ sudo apt-get install libhdf5-serial-dev

=================================================================

cd ~ $ git clone https://github.com/Itseez/opencv.git

출처: http://kyubot.tistory.com/93 [Kyubot's All Things Considered]

$ cd

$ git clone https://github.com/Itseez/opencv.git

$ cd opencv/
$ git checkout 3.3.1

$ cd 

$ git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git
$ cd opencv_contrib/
$ git checkout 3.3.1

tip. checkout을 다른 버전으로해서 문제가 생긴다면,

     디렉터리를 전체를 삭제하고, 다시 git clone해서 checkout다시 해줄 것!

================================================================= 

$ cd ~/opencv
$ mkdir build
$ cd build/
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_OPENGL=ON \ -D WITH_V4L=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

$ sudo make
$ sudo make install
$ sudo ldconfig
----------------------------------------------------------------

+) opencv버전 확인 ->checkout3.3.1했으니 버전도 3.3.1뜨면 정상

$ pkg-config --modversion opencv

참조 사이트 :

1) http://kyubot.tistory.com/93

2) https://medium.com/@vivek.yadav/deep-learning-setup-for-ubuntu-16-04-tensorflow-1-2-keras-opencv3-python3-cuda8-and-cudnn5-1-324438dd46f0

3) https://park-ju-hyeong.github.io/2018/04/05/CUDA-8.0-to-9.0/

L

녀애

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc 

inux Ubuntu 16.04 x86_64 .deb 버전을 다운로드

출처: http://kyubot.tistory.com/93 [Kyubot's All Things Considered]

Linux Ubuntu 16.04 x86_64 .deb 버전을 다운로드

출처: http://kyubot.tistory.com/93 [Kyubot's All Things Considered]

Linux Ubuntu 16.04 x86_64 .deb 버전을 다운로드

출처: http://kyubot.tistory.com/93 [Kyubot's All Things Considered]