Server settings for Deep Learning

OS: Ubuntu 18.04

GPU: Titan RTX (x2)

[team viewer]

공식 홈페이지에서 다운받은 후 설치파일 실행하여 install

설치되지 않는 문제 : 서버를 main server로 함으로써 해결

https://extrememanual.net/12670

password 설정방법 : Extras - Options

부팅시 자동 실행 설정

[Nvidia Driver & Cuda]

sudo apt remove --autoremove nvidia-*

sudo apt update

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update

sudo apt install nvidia-driver-410

이제 CUDA 10.0 버전을 NVIDIA 사이트에서 다운받는다. 그럼 ~/Downloads 폴더에 deb 파일이 다운받아질 것이다. 그럼 홈페이지에도 나와있듯이 아래의 과정을 통해서 cuda 설치를 한다.

cd ~/Downloads

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb

sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub

<version> = 10-0

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

nano ~/.profile 에 아래 내용 추가

# set PATH for cuda 10.0 installation

if [ -d "/usr/local/cuda-10.0/bin/" ]; then

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}

export

LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

fi

cuDNN도 버전에 맞게 설치

[Anaconda (python 3.6)]

홈페이지에서 다운받고

bash Anaconda3-2019.10.xxxx뭐시기xxxxxx.sh

source ~/.bashrc

[pip install]

sudo apt-get install libcurl3-gnutls=7.47.0-1ubuntu2

sudo apt install curl

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py

[Python 3.6]

conda install python=3.6

[Python libraries]

각종 라이브러리 설치(numpy, scipy 등)

requirements.txt 파일 안에 설치하고싶은 library 이름 쭉 기재 후 해당 파일 경로에서 아래 명령어 실행

pip install -r requirements.txt

이후 개별적으로 설치시엔

pip install numpy

[pytorch 1.0]

conda install pytorch=1.0.0 torchvision cuda100 -c pytorch

[git]

sudo apt-get install git

[coco api for windows or python3 (coco api 필요시)]

https://github.com/philferriere/cocoapi 에서 다운로드 받아서

Pythonapi 경로로 가서 make 하면 됨

(python setup.py install )

그 다음 cp -R pycocotools [프로젝트경로] 으로 폴더 복사한다.

http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=tip9004&logNo=221270291955