Ubuntu 14.04 에서 아나콘다에 Tensorflow 설치하기

제가 여러 번 해보고 된 방법을 정리해보았습니다. 

nouveau 를 끄는 것과 CUDA 를 deb으로 실행하지 않는 것(deb는 openGL을 그냥 깔아버리는 듯 합니다, openGL을 깔면 무한 로그인 에러가 납니다).

tensorflow 파일을 직접 받는 것, --ignore-installed 옵션을 주는 것, 아나콘다 폴더의 권한을 얻는 것 등이 핵심이었습니다.

1. ubuntu 14.04를 설치한다.

2. https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 에 들어가서

 

CUDA ubuntu 14.04 용 run 파일을 받아두고

3.  https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 에 들어가서 cudnn 파일도 받은 다음에 둘 다 home 에 둔다.

4. nouveau 를 멈춘다. ctrl+alt+t 를 눌러 터미널을 열고,

    sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 파일을 만들고 i를 눌러서 입력 상태로 바꾸고 안에 내용으로

   

    blacklist nouveau

    blacklist lbm-nouveau

    options nouveau modeset=0

    alias nouveau off

    alias lbm-nouveau off

    를 적고 esc 누르고, 저장(:wq)하고 나온다.

5. 재부팅을 하고 ctrl + alt + f1 을 눌러 가상 터미널로 들어간 후에, 로그인 하고

    sudo service lightdm stop 으로 그래픽 화면을 멈춘다.

6. home 에 다 복사해 놓았다.

    sudo sh cuda_7.5.18_linux.run을 실행시키는데

    nvidia 드라이버는 설치하지만,

    openGL은 no를 택한다(openGL 설치하면, 무한 로그인 발생)

    나머지는 기본으로 둬도 된다

7. sudo vi ~/.bashrc 로 파일을 열어서 i를 눌러 입력 상태로 바꾸고 제일 마지막 줄에

   export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"

   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

   이 내용을 추가한다.

8. home에서 tar xvzf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-rc.tgz 을 터미널에 쓰면 압축이 풀리는데, cd cuda 로 폴더에 들어간다
   그럼 폴더가 두 개 있는데 cd include 에 들어가서
   sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include 치고 cd .. 으로 나온 후,

   cd lib64 로 들어가서

   sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 를 입력한다.

9. https://www.continuum.io/downloads#_unix에 들어가서 anaconda 를 받는다.

10. 받은 파일을 sudo bash Anaconda2-4.0.0-linux-x86_64.sh 로 설치하고. 설치후에 터미널을 exit로 나갔다가 다시 켠다.

11. GPU를 사용하기 위해 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl 들어가서 파일을 직접 다운받는다.

    다운받은 tensorflow 파일을 home 으로 옮긴다.

12. sudo chown 계정명 /home/계정명/anaconda2 로 아나콘다의 소유권을 허락하고

13. home 에 가서 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl 을 한다.

     --ignore-installed 는 easy_install.pth 에러 때문에 한다.

14. ipython 에 들어가서 import tensorflow as tf 로 불러오고

      sess = tf.Session() 으로 세션이 열리는지 확인한다. 끝