Tensorflow GPU 버전의 설치 (Jan. 2019)

Tensorflow GPU 버전을 설치

설치버전

Cuda 9.0v

Cudnn 7.0.5v

tensorflow-gpu 1.9.0

GPU 

1080TI

운영체제

Ubuntu 16.04

설치방법

아래포스트를 기본으로 오류를 수정해나가면서 설치함

https://medium.com/@zhanwenchen/install-cuda-and-cudnn-for-tensorflow-gpu-on-ubuntu-79306e4ac04e

설치 팁

- Cuda, Cudnn을 먼저 설치하고, (이 때, Cuda Cudnn의 버전이 tensorflow 에서 지원하는지를 확인해야 함. 최신버전의 경우 tensorflow가 지원을 안하는 경우가 있을 수도 있음.) 이에 맞는 tensorflow-gpu를 설치하는 것이 좋다.

- Cuda, Cudnn, tensorflow-gpu는 서로 의존적이므로, 버전에 특히 신경 써야하고, 함부로 업그레이드 하지 않아야하고 현재 버전을 기록해 두어야한다. 

- 굳이 하나하나 Tool 별로 Document를 찾아가면서 설치하는 것보다, 먼저 설치한 사람의 설치 방법을 보고 설치하는 것이 훨씬 빠르고 안전하다. 

- 위 포스트에서 cuda와 cudnn이 설치 되었다는 것을 확인하는 방법으로 sample 코드를 실행하는 방법을 사용하였는데, 확실한 설치 여부를 알 수 있으므로 좋다. 

설치할 때 발생한 오류

1. libstdc++6 의 문제 

해결 : https://askubuntu.com/questions/671791/lib32stdc6-package-depends-on-gcc-base-but-my-installed-version-is-newer

2. tensorflow-gpu 버전 문제

pip install tensorflow-gpu를 통해 설치하니 tensorflow-gpu 1.12.0 버전이 설치됨. 근데, 이 버전에서는 구버전의 cudnn을 쓰지 않는 문제가 발생. 따라서 tensorflow-gpu를 1.9.0 버전으로 다운그레이드 함. 

설치 완료 후, Multi GPU 환경에서 default로 0번 gpu만 사용하는 문제

tensorflow를 import하기 전에 아래 문구를 삽입함으로써, 특정 gpu를 사용하도록 강제할 수 있다.

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]= "2"   

또한 CPU를 사용하도록 강제하는 방법은 tensorflow를 import하기 전 아래 문구를 삽입하면 된다.

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]= ""  

tensorflow의 이전 방법에서는 아래 문구를 통해 특정 gpu를 사용할 수 있었는데 1.9.0 버전에서는 아래 문구가 안 먹힌다. 

import keras.backend.tensorflow_backend as K

with K.tf.device('/gpu:2'):