mac로 기계 학습시키고 있었습니다만, 너무의 계산의 늦음에 역시 gpu 쇼라고 하는 것으로,ubuntu를 사용하는 것에. 이를 위한 설정 절차를 작성합니다. 클라우드 사용하지 않는, 눈앞에 gpu가 있는 타입의 로컬 환경에서의 설정입니다.
이번 셋업, 다른 기사에서도 쓰여진 것처럼, 자신도 빠져 버렸습니다.
제대로 1차 정보를 보러 가는 것은 중요합니다.

큰 프레임의 흐름은
· 우분투 설치
・CUDA(NVIDIA사의 GPU로 GPGPU하고 싶은 사람을 위한 프로그래밍 환경)의 인스톨
・cuDNN(NVIDIA가 공개하고 있는 Deep Learning용의 라이브러리)의 인스톨
·chainer, cupy 설치
입니다. 키워드로는ubuntu 18.04 LTS CUDA Toolkit 9.0 cudnn-9.0-linux-x64-v7.2.1.38.tgz입니다.

참고로 한 기사는,
"Ubuntu18.04에 Nvidia Driver, CUDA, cuDNN 넣기"
htps : // 코 m / 나카무라 21 / ms / 2b2 f6524710d167d618
"Ubuntu(16.04)에 Chainer+GPU 환경을 구축한다"
htps // 짱-pyぉg. 하테나 bぉg. 코m/엔트리/2018/03/20/202555
입니다.

1. ubuntu 18.04 LTS를 설치하기 위한 부트 USB 생성

2023년 4월까지 지원과 가장 긴 지원이 있는 Ubuntu 18.04 LTS를 채용.
SSD에 이전의 winOS가 들어 있었기 때문에, 그것을 기동하지 않게, 마자보로 boot의 우선 순위의 설정등 필요했습니다. 이런 것 오랜만이라 잊고 있다.
htps : // 이 m / hktm / ms / 0 ba cd d144365c2 1165

2. 우분투에서 gpu를 인식하기위한 설정

여기는 멋지다.

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-387

# インストールが終わったら再起動
sudo reboot
# 確認も
nvidia-smi

3.CUDA 설정

nvidia 공식 페이지에서 다운로드, 작성한대로 코드
이번에는 CUDA Toolkit 9.0 Linux Ubuntu 16.04 x86_64 를 선택.






htps : //에서 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / 쿠다 - w 응아 ds? targe t_o s = t rx t_a rch = x86_64 & targe t_ st rr = 우분 & r t_ ゔ ぇ rhion = 1804 & targe t_ty ぺ = b? l
표시되는 그대로 구현하면 된다.

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

4. cuDNN 설치

흠뻑 여기.
DL하는데 등록 필요하므로 주의.
선택한 것은 cuDNN v7.2.1 for CUDA 9.0의 "cuDNN v7.2.1 Library for Linux"

#展開
tar xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.2.1.38.tgz

#コピー
sudo cp -a cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp -a cuda/include/* /usr/local/cuda/include/

그렇습니다. PATH를 통과하지 않으면 네요. 언제나 이 녀석에게 할 수 있습니다.
.bashrc의 맨 아래에 다음 코드를 copipe로.

LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

쓰기가 끝나면,source ~/.bashrc 잊지 말고.
패스는 나니? 라는 쪽은 이쪽
h tp // w w. 미안해. 이 m/_오페라치온/파 th_th 브로우 gh. HTML

5. cupy, chainer 설치

cupy도 제대로 1차 정보를 읽고 설치.
h tps : // css 쿠 py. 짱 r. rg/엔/s타 bぇ/인 s타르. HTML
의외 여기도 시간 잡힌 울음

chainer도 pip하고.

pip install chainer

마지막은 확인합시다.

>>>import chainer
>>>import cupy
>>>chainer.cuda.check_cuda_available()

아무것도 표시되지 않으면 ok입니다!
고마워요.