우분투(Ubuntu) 설치에서 파이썬(Python) Deep Learning 까지!
  1. 우분투(Ubuntu) 14.04 64bit 설치 및 기본 설정
  2. CUDA 설치
  3. 가상환경에 Theano 설치
  4. Keras 설치 & MNIST 예제 실행
  5. Python OpenCV로 예제 결과 확인

CUDA 설치는 전체 과정에서 가장 난이도가 높은 작업이다.

멋모르고 덤비면 며칠이 걸릴수도 있다. (절대 내가 그랬다는건 아니다;;)

그러나 아래 가이드를 잘 따라가면 대부분 설치에 성공할 수 있을 거라 믿는다.

나는 아래 두 가이드를 참고해서 설치했다.

http://askubuntu.com/questions/451221/ubuntu-14-04-install-nvidia-driver

http://spturtle.blogspot.kr/2015/07/cuda70-and-theano-setup-in-ubuntu-linux.html


1. 설치 파일 다운로드

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

자신의 운영체제에 맞춰 다운로드 하면 되는데 반드시 run 파일로 다운로드 한다.

CUDA를 설치하면 자연스레 Nvidia 드라이버도 설치되니 따로 설치하지 않아도 된다. 그렇게 설치해야 나중에 호환 문제로 고생하지 않는다.

이미 설치된 것은 지운다.

sudo apt-get remove nvidia* && sudo apt-get autoremove


2. 우분투 기본 그래픽 드라이버 끄기

우분투에는 nouveau 라는 기본 그래픽 드라이버가 있다. 이게 꺼져야 nvidia 드라이버가 작동을 한다.

nvidia 드라이버를 설치하기 전에 nouveau를 비활성화시켜야 한다.

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

하고 아래 코드 추가

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

그리고 터미널에서

sudo update-initramfs -u

한 후 Reboot!


3. 디스플레이 매니저 종료

sudo stop lightdm

그럼 그냥 까만 화면만 나온다. 당황하지 말고 Ctrl+Alt+F1을 누르면 로그인하고 명령을 입력할 수 있게 된다.


4. CUDA 설치

다운로드가 완료됐다면

cd Downloads

# 이름은 탭으로 자동 완성 하자;;
chmod a+x cuda~.run
sudo ./cuda~.run

하면 라이센스 관련 글들이 나온다. 100%까지 스페이스를 쭈~욱 눌러서 지나가주자.

그리고 질문을 몇 개 하는데 다음과 같이 답한다.

Do you accept the previously read EULA? (accept/decline/quit): accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 346.46? ((y)es/(n)o/(q)uit): y

# Open GL은 설치하지 않는다!

Do you want to install the OpenGL libraries? ((y)es/(n)o/(q)uit) [ default is yes ]: n
Install the CUDA 7.5 Toolkit? ((y)es/(n)o/(q)uit): y
Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-7.5 ]: [Enter]
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? ((y)es/(n)o/(q)uit): y
Install the CUDA 7.5 Samples? ((y)es/(n)o/(q)uit): y
Enter CUDA Samples Location [ default is /root ]: [Enter]

설치가 완료되면 다시 디스플레이 매니져를 켜서 화면을 복구한다.

sudo start lightdm

되긴 되는데 뭔가 찝찝하니 Reboot 해주자.

설치 됐는지 확인하려면 간단한 버전과 상태 확인 명령어를 쳐보자.

nvcc -V

nvidia-smi

이렇게 하면 nvcc는 설치되지 않았다고 뜰 것이다. 그런데 /usr/bin/local/cuda-7.5/bin 에는 분명히 nvcc가 있다.

그럼 결론은 다음과 같이 PATH를 설정해줘야 한다는 것이다.

sudo gedit ~/.profile

# 아래 두 줄 추가

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

# 저장하고 닫고 이걸 활성화 시키자.

source ~/.profile

다시 nvcc -V 라고 쳐보자. 이제는 설치된 CUDA 버전이 보일 것이다.

CUDA가 /usr/local/include와 /usr/local/lib 에 설치되지 않고 /usr/local 에 독자적인 경로에 설치되기 때문에 이렇게 경로를 설정해줘야 한다.


5. Troubleshooting

이대로 잘 끝나주기만 하면 얼마나 좋겠는가?

내가 겪은 끔찍한 두 가지 에러에 대한 해결책을 알려주고 마무리 한다.


설치 과정에서 "the driver installation is unable to locate the kernel source..."

라고 헛소리를 해댄다면 커널 소스를 설치해주자.

sudo apt-get install dkms fakeroot build-essential linux-headers-generic


혹은 "You appear to be running an X server..." 라고 한다면 그냥 프로세스와 관련된 폴더를 지워버리자.

cd /tmp
rm -rf .X0-lock


이렇게 해서 설치가 잘 마무리 됐길 간절히 바란다.

다른 문제가 생기면... 구글링해서 해결하고 여기 댓글로 알려줘요^^;;




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