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Ubuntu 16.04에 CPU 및 GPU용 Google TensorFlow 신경망 소프트웨어 설치

이 페이지에서

  1. 1 CUDA 설치
  2. 2 CuDNN 라이브러리 설치
  3. 3 Bashrc 파일에 설치 위치 추가
  4. 4 GPU를 지원하는 TensorFlow 설치\n
  5. 5 CPU만 지원하는 TensorFlow 설치\n

TensorFlow는 기계 학습 작업을 수행하기 위한 오픈 소스 소프트웨어입니다. 제작자인 Google은 개발자가 기계 학습 기반 응용 프로그램을 탐색하고 구축하는 데 도움이 되는 강력한 도구를 공개하기를 원했고 이를 오픈 소스 프로젝트로 출시했습니다. TensorFlow는 심층 신경망이라고 하는 신경망 유형에 특화된 매우 강력한 도구입니다.

심층 신경망은 이미지 인식, 필기 인식, 자연어 처리, 챗봇 등과 같은 복잡한 기계 학습 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 이러한 신경망은 수행해야 하는 작업을 학습하도록 훈련됩니다. 훈련에 필요한 계산이 매우 방대하기 때문에 대부분의 경우 GPU 지원이 필요하며 여기서 TensorFlow가 구출됩니다. GPU를 지원하므로 GPU를 지원하는 소프트웨어를 설치하면 필요한 교육 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

이 튜토리얼은 TensorFlow를 CPU 전용 및 GPU 지원과 함께 설치하는 데 도움이 됩니다. 따라서 GPU를 지원하는 TensorFlow를 사용하려면 CUDA를 지원하는 Nvidia GPU가 있어야 합니다. CUDA 및 CuDNN(Nvidia 계산 라이브러리) 설치는 약간 까다롭기 때문에 이 가이드는 실제로 TensorFlow 자체를 설치하기 전에 이를 설치하는 단계별 접근 방식을 제공합니다.

Nvidia CUDA는 신경망에서 사용되는 표준 루틴을 위해 고도로 조정된 구현이 있는 GPU 가속 라이브러리입니다. CuDNN은 GPU 성능 튜닝을 자동으로 처리하는 GPU용 튜닝 라이브러리입니다. TensorFlow는 심층 신경망을 훈련하고 실행하기 위해 이들 모두에 의존하므로 TensorFlow를 설치하기 전에 설치해야 합니다.

GPU를 지원하는 TensorFlow를 설치하지 않으려는 경우 다음 단계를 모두 건너뛰고 이 가이드의 "5단계: CPU 지원만 사용하여 TensorFlow 설치" 섹션으로 바로 이동할 수 있습니다.

TensorFlow에 대한 소개는 여기에서 찾을 수 있습니다.

1 쿠다 설치

먼저 여기에서 Ubuntu 16.04용 CUDA를 다운로드합니다. 이 파일은 꽤 크므로(2GB) 다운로드하는 데 다소 시간이 걸릴 수 있습니다.

다운로드한 파일은 ".deb" 패키지입니다. 설치하려면 다음 명령을 실행하십시오.

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb

다음 명령은 누락된 종속성을 설치하고 마지막으로 cuda 툴킷을 설치합니다.

sudo apt install -f
sudo apt update
sudo apt install cuda

성공적으로 설치되면 "성공적으로 설치"라는 메시지가 표시됩니다. 이미 설치되어 있으면 아래 이미지와 유사한 출력이 표시됩니다.

2 CuDNN 라이브러리 설치

CuDNN 다운로드는 슬프게도 약간의 작업이 필요합니다. Nvidia는 다운로드할 파일을 직접 제공하지 않습니다(그러나 무료입니다). 단계에 따라 CuDNN 파일을 가져옵니다.

  1. 여기를 클릭하여 Nvidias 등록 페이지로 이동하고 계정을 만드십시오. 첫 번째 페이지에서는 개인 정보를 입력하라는 메시지가 표시되고 두 번째 페이지에서는 몇 가지 설문 조사 질문에 답변하라는 메시지가 표시됩니다. 모든 답을 모르더라도 괜찮습니다. 임의로 옵션을 선택할 수 있습니다.\n
  2. 이전 단계에서는 Nvidia가 메일 ID에 대한 활성화 링크를 보내게 됩니다. 활성화되면 여기에서 CuDNN 다운로드 링크로 이동하십시오.\n
  3. 해당 페이지에 로그인하면 또 다른 작은 설문 조사를 작성해야 합니다. 임의로 체크박스를 클릭한 후 설문조사 하단의 "다운로드 진행" 버튼을 클릭하고 다음 페이지에서 이용약관 동의를 클릭합니다.\n
  4. 마지막으로 드롭다운에서 "CUDA 8.0용 cuDNN v5.1 다운로드(2017년 1월 20일)"를 클릭하고 해당 드롭다운 내에서 파일 두 개를 클릭하여 다운로드해야 합니다.\n
    • Ubuntu14.04용 cuDNN v5.1 런타임 라이브러리(Deb)
    • Ubuntu14.04용 cuDNN v5.1 개발자 라이브러리(Deb)

이제 드디어 CuDNN 파일이 모두 생겼으니 설치할 차례입니다!! 다운로드한 파일이 포함된 폴더에서 다음 명령을 사용합니다.

sudo dpkg -i libcudnn5_5.1.5-1+cuda8.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn5-dev_5.1.5-1+cuda8.0_amd64.deb

다음 이미지는 이러한 명령 실행의 출력을 보여줍니다.

3 Bashrc 파일에 설치 위치 추가

설치 위치는 다음부터 시스템이 CUDA용으로 설치된 디렉토리를 찾을 수 있는 위치를 알 수 있도록 bashrc 파일에 추가되어야 합니다. 다음 명령을 사용하여 bashrc 파일을 엽니다.

sudo gedit ~/.bashrc

파일이 열리면 해당 파일 끝에 다음 두 줄을 추가합니다.

  export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
  export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

4 GPU를 지원하는 TensorFlow 설치

이 단계에서는 GPU를 지원하는 TensorFlow를 설치합니다. Python 2.7을 사용하는 경우 다음 명령을 실행합니다.

pip install TensorFlow-gpu

위의 명령 대신 python 3.x가 있는 경우 다음을 사용하십시오.

pip3 install TensorFlow-gpu

명령 실행이 완료되면 "성공적으로 설치됨" 메시지가 나타납니다. 이제 남은 테스트는 제대로 설치되었는지 여부입니다. 이를 테스트하려면 명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 입력하십시오.

python
import TensorFlow as tf

아래 이미지와 유사한 출력이 표시되어야 합니다. 이미지에서 CUDA 라이브러리가 성공적으로 열렸음을 확인할 수 있습니다. 이제 오류가 발생하면 CUDA 열기 실패 및 모듈을 찾을 수 없다는 메시지가 나타납니다. 이 경우 위의 단계 중 하나를 놓쳤을 수 있으며 이 자습서를 신중하게 다시 수행하는 것이 좋습니다.

5 CPU만 지원하는 TensorFlow 설치

TensorFlow를 CPU 전용으로 설치하는 것은 매우 쉽습니다. 다음 두 명령을 사용합니다.

pip install TensorFlow

위의 명령 대신 python 3.x가 있는 경우 다음을 사용하십시오.

pip3 install TensorFlow

예, 그렇게 간단합니다!

이것으로 설치 가이드를 마칩니다. 이제 딥 러닝 애플리케이션 구축을 시작할 수 있습니다. 이제 막 시작하는 경우 여기에서 초보자를 위한 공식 자습서를 볼 수 있습니다.