[Linux] TensorFlow GPU 문제 (Skipping registering Gpu devices)/ (Cuda 다운그레이드 + Cudnn 설치)
새로운? 컴퓨터에 환경을 다시 세팅하는데...
그래픽드라이버와 CUDA12.2 , 텐써, opencv 등등... 여러여러 환경들을 재구축하고!
모델 실행 버튼을 눌렀는데
Skipping registering GPU devices.....
GPU를 텐서가 못찾네요 ㅎㅎ
텐서와 쿠다...그리고 cudnn버전이 안맞는거 같더라구요..
Windows의 소스에서 빌드,Windows의 소스에서 빌드 | TensorFlow
이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Windows의 소스에서 빌드,Windows의 소스에서 빌드 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 소스에
www.tensorflow.org
위 사이트로 접속하면 텐써에서 지원해주는 cudnn과 쿠다를 확인 할 수 있습니다!
일단 쿠다부터 다운그레이드 해주고...
(쿠다는 저번에 정리해놨던 글이 있네요.... 굳)
ubuntu cuda toolkit 11.3 / 11.8 설치하기
11.3, 11.8 버전의 쿠다환경이 필요하여 진행한 내용입니다! V 11.3! 더보기 CUDA Toolkit 11.3 Downloads Get CUDA Toolkit 11.3 for Linux and Windows. developer.nvidia.com 아래 생성되는 명령어들을 차례대로 입력해주시면
ljhyunstory.tistory.com
기존에 쿠다가 설치되어 있어도, bashrc에 환경변수 위치만 수정해주면 적용되더라구요
그럼 다음은 Cudnn...
일단 아래 명령어로 설치가 되어 있는지 확인할 수 있는데...
ls /usr/local/cuda-11.2/lib64 | grep libcudnn
ls /usr/local/cuda-11.2/lib64
정확히는 저 많은 파일중에 libcudnn이 있어야하는데! 없네요...
아래 사이트에서 다운 가능!
cuDNN Archive
Download releases from the GPU-accelerated primitive library for deep neural networks.
developer.nvidia.com
버전에 맞게 8.1.0을 설치합니당
그리고 이 파일을 리눅스로 옮겨서....
해당 파일을 압축해제 해줍시다!
tar xvzf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz
이렇게 해제해주면 cuda라는 폴더가 생기는데
내부에 include, lib64가 있는걸 볼 수 있습니다....
우리는 이걸... cuda디렉토리로이동시켜야합니다!
이동시키는 명령어는 아래와 같습니다 (압축해제한 위치에서 실행)
sudo cp cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda-11.2/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.2/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.2/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.2/lib64/libcudnn*
cp명령어를 통해 복붙해줄텐데,
/usr/local/cuda(원하는 버전 파일명!)/ ~~
으로 이동시켜줘야하기에 적용시킬 cuda가 어디에 위치하는지 확인 후! 옮겨주시면 됩니다!
이동이 완료되었다면
터미널 창에 아래와 같이 python 코드로 확인해줍시다.
python
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')
gpu디바이스를 검색했을때, 아래처럼 gpu가 뜬다면 완
(저는 gpu가 4개라서 0~3번까지 있는거!)
>>> tf.config.list_physical_devices('GPU')
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU'), PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:1', device_type='GPU'), PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:2', device_type='GPU'), PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:3', device_type='GPU')]
참고블로그!
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