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1. conda를 설치하기 전에 리눅스의 버전을 확인
2. 리눅스 버전 20.04를 확인 후 아나콘다 파일 다운로드
3. 다운로드한 아나콘다 파일을 찾아 실행 (Enter 진행, yes)
4. 환경변수 입력
1. Nvidia Driver 설치
2. CUDA 설치
CUDA 환경변수 등록 (.bashrc에 추가)
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64
export CUDADIR=/usr/local/cuda-11.0
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ위 과정으로 안될 시ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
적용
3. cuDNN 설치 (사이트 로그인 이후) - 필자는 8 버전 사용
cuDNN을 설치하기 위해 사이트에 들어간 이후 CUDA에 맞는 버전 선택
vscode의 extensions에서 python과 python Extension Pack 설치
본 포스팅에서는 GTX3090사용에 맞는 버전으로 사용함.
1. 가상환경 생성 (tensorflow를 위해 python 버전 일치)
2. 파이썬 파일 실행 (커널 선택)
3. GPU 확인을 위한 코드
from tensorflow.python.client
import device_lib print(device_lib.list_local_devices())
GPU인식이 안되는 경우 => 텐서플로를 삭제하고 gpu버전으로 다시 설치해보세요.
4. GPU 사용코드
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
0 순위로 ssh설치가 필요하다 (Ctrl + Alt + X vs코드의 extensions을 사용)
1. vs코드를 킨 이후 Ctrl + Shift + P 로 ssh로 연결
2. 위의 과정으로 ssh.config파일을 작성한 후 새로고침을 통해 생성 확인
3. 서버의 root 계정으로 접속 (각자 서버의 비밀번호 입력) ex) server1
4. 사용자 계정이 생성되었는지 확인
5번을 하기 위해( 2번 과정에서 root계정 다시 접속 )
5. 유저 권한 작성 sudo nano /etc/sudoers ( 설명했다시피 vi vim nano 모두 사용 가능하다 필자는 nano 사용)
위 과정 중 Ctrl + X => 저장 여부 Y => Enter
6. 사용자 계정에 권한 적용 su => source /etc/sudoers
7. 2번 과정 중 생성한 user(필자는 sh) 로 접속
sudo 권한이 사용되는지 확인해보면된다.
이제 편하게 서버의 생성한 계정으로 사용하시면됩니다.!
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