Pytorch를 사용해야해서 CUDA 10.1를 설치해야했는데, CUDA 공식 사이트의 다운로드 페이지에서 나와있는 설명으로 따라해도 번번히 실패를 하곤 해서 구글링을 통해 해결하였다. 도움은 깃허브 이곳[gist.github.com/Mahedi-61/2a2f1579d4271717d421065168ce6a73#file-cuda_10-1_installation_on_ubuntu_18-04-L6] 에서 받았고, 후에 사용해야해서 기록을 위해 적어놓는다. ### steps ### # verity the system has a cuda-capable gpu # download and install the nvidia cuda toolkit and cudnn # setup environmental variable..
CUDA
[CUDA & cuDNN 7.x 설치] sudo apt-get install cuda-10-0 sudo apt-get install libcudnn7-dev -> 버전 확인 $cat /usr/local/cuda/version.txt CUDA Version 10.0 130 $ cat /usr/include/cudnn.h | grep -E "CUDNN_MAJOR|CUDNN_MINOR|CUDNN_PATCHLEVEL"#define CUDNN_MAJOR 7#define CUDNN_MINOR 5#define CUDNN_PATCHLEVEL 1#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) $ sudo find / -na..
우분투에 파이참을 주 IDE로 사용하고 아나콘다로 가상환경을 세팅하여 딥러닝 테스트를 진행하기 위해 환경 설정을 해줄 때 참 고려해야할 부분이 많다. 우선, tensorflow 버젼이다. 2019.11.21 현재 날짜로 확인해보면 tensorflow 2.0버젼이 나와있지만, 무작정 tensorflow 2.0을 설치해서는 안된다. tensorflow 2.0버젼을 사용할 수도 있지만, tensorflow 2.0은 CUDA 10.0버전만 지원한다. (확실치는 않음..) 어쨋든 나는 tensorflow 1.x 버젼을 사용할 것이고 그에 맞는 CUDA버젼과 cuDNN버젼을 맞게 깔아야하는데, 이게 참 까다롭다.. 그래서 내 상황에 맞는 환경을 맞춰주고 기록해놓으려고 한다. 내 NVIDIA 그래픽 드라이버는 390..
