TensorFlow 1.7 이상을 사용하려면 CUDA 9.0 이상을 사용해야 했으므로 CUDA 버전을 8.0에서 9.0으로 업그레이드했습니다.

【My 환경】
노트북 PC: ALIENWARE 15 R13
OS : Ubuntu 16.04 LTS (Windows 시스템에서 듀얼 부팅)
CUDA: 8.0

버전 확인

$ nvcc -V

버전 8.0을 사용하고 있습니다.

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61

CUDA

NVIDIA의 공식 사이트에서 CUDA9.0을 설치합니다.
htps : //에서 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / 쿠다 - 토키 t - 아 r ゔ

CUDA Toolkit 9.0 선택


다음 항목을 지정하여 선택
- Operating System: Linux
- Architecture: x86_64
- Distribution: Ubuntu
- 버전: 16.04
- Install Type: deb(network)

Download 버튼을 눌러 파일 다운로드



deb 패키지 설치

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb
$ sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-9-0

Path 확인

$ echo $PATH

cuda-8.0이 있습니다.

/usr/local/cuda-8.0/bin

cuDNN

cuDNN 다운로드 사이트 ( htps : //에서 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / rdp / 쿠 드 - w w ぉ 아 d )에서 다음 3 가지 다운로드
(아래 3 개는 현재 최신 버전으로 읽어주세요)

cuDNN v7.0.5 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)

cuDNN v7.0.5 Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)

cuDNN v7.0.5 Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)

다운로드한 파일에서 다음 명령을 실행하여 cuDNN 설치를 시작합니다.

$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb

bashrc 편집

$ vim ~/.bashrc

Before

# NVIDIA CUDA Toolkit
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

After
편집 및 저장

# NVIDIA CUDA Toolkit
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

재로드

$ source ~/.bashrc

PATH 확인

$ echo $PATH

cuda-9.0 발견

/usr/local/cuda-9.0/bin

버전 확인

$ nvcc -V

Hello, CUDA 9.0!

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176