포인트

GPU 노트북에 고속 TensorFlow 개발 및 학습 환경 구축

TensorFlow는 Google 권장 Virtualenv를 사용하여 설치됩니다

CUDA 주위의 버전은 이하

CUDA 9.0 (최신 9.1 대신)

cuDNN 7.1.1.5

전제 환경

PC : Lenovo Thinkpad P50 모바일 워크스테이션

GPU : NVIDIA Quadro M2000M (4GB) (Optimus 구성)

CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1505M v5 @ 2.80GHz
w- 스토리지 : 512GB SSD (NVMe) + 512GB SSD (2.5-inch)

OS 설치

NVMe SSD에 설치된 Windows 환경을 저장하기 위해 사용 가능한 베이에 2.5 인치 SSD를 설치했습니다.

하기 파트를 이용

Lenovo 4XB0L63274 Hdd_bo Thinkpad Storage Kit Kit

Ubuntu 16.04.4 설치 (ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso)

부팅시 Enter 키를 누른 다음 F12 키를 사용하여 일시적으로 부팅 드라이브를 선택하고 우분투를 부팅합니다

NVIDIA 드라이버 설치

Ubuntu Software 메뉴에서 "Software & Update"를 선택합니다.
Additional drivers 탭에서 NVIDIA binary driver를 선택합니다.



다시 시작한 후 다음을 확인하십시오.

$ lspci | grep -E "VGA|3D"
$ nvidia-smi

CUDA 주변 설치

TensorFlow(적어도 v1.5, v1.6)에 필요한 CUDA 9.0, cuDNN 7.1 조합 설치

CUDA 설치

Deb 파일에서 리포지토리 메타데이터를 등록하는 방법.
CUDA 9.0 아카이브 페이지에서 다음을 다운로드하십시오.

htps : //에서 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / 쿠다 - 90 - 드 w ぉ 아 드 아 r ゔ ぇ

$ cd Downloads
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

cuDNN

마찬가지로 Deb 파일에 리포지토리 메타 데이터를 등록하는 방법으로.
cuDNN 다운로드 페이지는 NVIDIA Developer 로그인이 필요합니다. (등록하지 않은 사람은 등록합시다)

CUDA 9.0용 cuDNN v7.1.1용 Ubuntu 16.04용 Runtime Library, Developer Libray, Code Samples and User Guide를 다운로드합니다.

$ cd Downloads
$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.1.5-1+cuda9.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.1.5-1+cuda9.0_amd64.deb
$ sudo apt-get install cuda-command-line-tools-9-0
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda
$ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64