ANACONDA 설치 및 초기 셋팅 방법

컴퓨터의 GPU에 따라 CUDA, cuDNN, python 버전을 다르게 설치해야 한다는 사실.. 나는 몰랐다...

 

처음 연구실에 와서 멋모르고 가장 최신 버전의 python, cuda 를 설치하고 각종 라이브러리에서 python 최신 버전을 지원하지 않아 만든 가상환경을 만들고 지우고를 반복한게 n번째,, 컴퓨터를 갈아 엎기로 작정했다.

 

anaconda uninstall 부터 gpu 셋팅까지에 필요한 각종 정보를 기록해야겠다.

Uninstall

anaconda를 삭제할 때는 제어판에서 하면 안되는 것..? 같다.

1. C:\Users\<window이름>\anaconda3으로 이동
2. Uninstall-Anaconda3.exe 파일을 찾을 것

실행해서 다음다음다음다음다음 완료~!

 

CUDA, cuDNN, Tensorflow, Pytorch 버전 호환

현재 사용하고 있는 GPU에 맞춰 필요한 cuda, cudnn, tf, torch의 버전을 확인해야 한다. 나에게 필요한 버전은 아래와 같음!

• GPU : RTX 2080-Ti
• CUDA : 10.1
• cuDNN : 7.6
• python : 3.7
• Tensorflow : 2.1.0
• pytorch : 1.7.1+cu101

여기 말고도 텐서플로우 공식 홈페이지에서도 확인할 수 있는 듯 하다.

https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu

근데 나는 gpu를 2080-ti를 사용중인데 저건 무슨 3090기준일까...? 버전이 너무 높은 것 같았다... 열심히 구글에 서치해서 10.1을 설치하기로 마음 먹었음! 안정성을 위해.. 최신 버전들은 좋기야 하겠지만 범용적으로 사용하기에 제약이 너무 많은 것 같다.. 

자기 gpu가 30~시리즈라면 cuda 11.2를 설치해도 되지 않을까? (안써봐서 모르긴 하지만..)

ANACONDA 설치

기록을 해야겠다 마음 먹게된 원인,, anaconda 현재 가장 최신 버전은 2022.02 기준 python 3.9이다.

근데 이거 엄청 화난다.................. 라이브러리 install 하려고 하면 다 안된대. 에러래.. 결국엔 다 python 버전 문제였다..ㅠ

아나콘다 버전을 cmd에서 변경도 가능한데..

conda search python

condan install python=3.7.7

나는 안되더라 왜지?

python3.7 Download

여튼 공홈에 가면 나는 python3.7 받고 싶은데 안보여서 한참 찾았다.

1. 여기서 저 악마같은 download 버튼을 누르지 말고..
   아래로 한참 내려올 것

1. 저 archive 버튼을 누를 것 ! 
   그럼 아래 사진 처럼 엄청난 리스트가 보인다.

대체 몇 월이 python 3.7 최신 버전일까.....

결국 하나하나 다 눌러서 install까지 가서 알아냈다... (그래도 나름 최신의 python 3.7을 받고 싶었음..)

Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe

이거 받으면 된다.

여튼 받아서 install은 휘뚜루 마뚜루

 

CUDA, CuDNN 설치

이건 너무 길어서 pass.

환경변수 설정하고 난리해야한다. 내가 도움 받은 블로그들을 reference에 넣을 예정..

 

그래도 cuda 버전 확인

두 명령어의 cuda version은 다를 수 있습니다. 더 정확한 cuda version은 nvcc-V 로 확인할 수 있다.

nvcc --version # CUDA 버전 확인하기
nvidia-smi

 

Tensorflow, pytorch 설치

pip install tensorflow-gpu==2.1.0

텐서 플로우 설치 확인

python
import tensorflow as tf
tf._version__  # 버전 확인
tf.test.is_built_with_cuda()  # cuda로 빌드되는지 확인
tf.test.is_built_with_gpu_support()  # cuda와 같은 gpu로 빌드되는지 확인
tf.test.gpu_device_name()  # 사용 가능한 gpu기기 출력

Pytorch 설치

이거! +cu101 달린걸로 안해서 gpu가 계속 안잡혀서 완전 고생했다.. 다른게 문제 되는 줄 알고 계속 지웠다가.. 하다가 결국 찾아냈음

파이토치 또한 이전버전으로 설치해야해서 공홈에 처음으로 나오는 걸로 install하면 안된다.

감사하게도 파이토치 한국 사용자 모임에 이전 버전들이 아주 잘 정리 되어있었다.

https://pytorch.kr/get-started/previous-versions/

파이토치 한국 사용자 모임 (PyTorch Korea User Group)

pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

torch 설치 확인

python
import torch
torch.cuda.get_device_name(0)
torch.cuda.is_available()
torch.__version__

 

 

끝~~~~

 

Reference

• tensorflow 호환 cuda, cuDNN : https://coding-groot.tistory.com/87
• cuda, driver, tensorflow, pytorch 버전 호환 정리 : https://velog.io/@somnode/gpu-cuda-driver-tensorflow-pytorch-version-compatibility
• 이전 버전 pytorch : https://pytorch.kr/get-started/previous-versions/