[개발환경] RTX 4090 Ubuntu 22.04 딥러닝 학습 서버 환경 구축 (2)

전체 순서는 아래와 같이 진행

(1) Nvidia Graphic Driver,  CUDA,  cuDNN 설치

(2) Anaconda 및 Pytorch 2.0.0 설치

 

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(1) 엔비디아 그래픽 드라이버, CUDA 그리고 cuDNN 설치 포스팅은 여기

[개발환경] RTX 4090 Ubuntu 22.04 딥러닝 학습 서버 환경 구축 (1)

 

이번 포스팅은 (2) 아나콘다와 필요 라이브러리를 설치하는 방법이다.

 

현재 설치된 버전

 

• CUDA 11.7
• cuDNN 8.8.1

 

설치할 버전

 

• python 3.9
• pytorch 2.0.0

 

0. Anaconda 설치

*NOTE*

가상환경 생성 시 필요한 파이썬 버전으로 만들기 때문에 아나콘다 파이썬 버전에 크게 흔들릴 필요는 없다

 

0.1 Anconda Archive에서 필요한 버전으로 다운로드

파일 자체를 다운 받아도 괜찮지만 귀찮으니 그냥 가져오자 (파이썬 3.10 버전)

 

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh

 

0.2 다운받은 경로에서 bash 쉘로 실행

 

bash Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh

 

0.3 설치 진행

쭉 엔터를 누르다 보면 동의할지 물어보는데 여기서 yes 입력

 

동의합니다

 

경로를 어떻게 할지도 물어본다

기본 경로는 /home/{user}/anaconda3 이나 바꾸고 싶으면 원하는 경로를 입력해주면 된다

 

이대로 진행하려면 엔터

 

여기도 yes

 

오예스

 

설치가 완료되면 이렇게 뜬다

 

설치 끝

 

0.4 아나콘다는 위에서 자동으로 경로 설정을 해주었지만 bashrc를 최신화 해줘야 적용된다

 

source ~/.bashrc

 

(base) 라는게 생기면서 가상환경이 생성 되었다

 

만약 경로를 바꿔야 하거나 제대로 추가되지 않았다면 직접 경로를 설정해주면 된다

 

sudo nano ~/.bashrc

 

마지막 줄에 PATH 내용 추가

 

export PATH="/home/{user}/anaconda3/bin:$PATH"

 

수정 사항을 반영하고 bashrc 적용

 

source ~/.bashrc

 

이제 conda 명령어를 사용할 수 있다.

 

python 버전도 확인 가능

 

 

자주 쓰는 conda 명령어

 

# 가상환경 리스트 확인
conda env list

# 가상환경 생성
conda create -n {원하는 가상환경 이름} python={원하는 파이썬 버전}

# 가상환경 활성화
conda activate {가상환경 이름}

# 가상환경 내 설치된 패키지 리스트 확인
conda list

# 가상환경 비활성화
conda deactivate

# 가상환경 삭제
conda env remove -n {가상환경 이름}

# 만든 가상환경 복제
conda create -n {새로 만들 가상환경 이름} --clone {복제할 가상환경 이름}

 

 

1. 가상환경 생성

 

파이썬 버전 3.9의 가상환경 생성

 

conda create -n {원하는 가상환경 이름} python=3.9

 

만든 가상환경을 활성화하면 왼쪽에 (base)였던 환경에서 (가상환경이름) 으로 바뀐다

 

 

파이썬 버전도 잘 설치 되었는지 확인

 

python version 3.9 확인

 

이제 생성한 환경에서 필요한 라이브러리를 설치하면 된다

 

 

2. Pytorch 2.0.0 버전 설치

 

파이토치 공홈에서 필요 스펙에 따라 클릭 클릭하면 명령어가 뜬다

이전 버전을 설치하고 싶다면 여기서 찾아서 받으면 된다

 

콘다로 깔자

 

명령어 그대로 복붙해서 실행

 

CUDA 11.7 버전의 경우

 

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

 

CUDA 11.8 버전의 경우

 

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

 

proceed? 라고 물어보면 y + Enter

알아서 열심히 설치하고 완료되면 아래와 같은 화면이 뜬다

 

설치 끝

 

버전 확인까지 완료

 

이외에 필요한 라이브러리 pandas, librosa 등등 설치하면 세팅 끝!