패키지 관리 도구 업데이트 apt-get update Ubuntu - apt (Advanced Packaging Tool) 또는 apt-get CentOS - yum (Yellow dog Updater, Modified) wget 설치 apt-get install -y wget git 설치 apt-get install git Anaconda 설치 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh # 버전은 계속 변경됨 bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc

한 컴퓨터에서 GPU를 사용하는 프로젝트를 하나만 진행한다면 CUDA와 cuDNN이 하나의 버전만 있으면 되겠지만 여러 프로젝트를 진행할 경우, 프로젝트별로 필요한 CUDA, cuDNN 버전이 다를 수 있음 (TensorFlow만 해도 버전별로 각기 다른 CUDA, cuDNN이 필요하다!) 도커를 이용해서 컨테이너별로 다른 버전의 CUDA, cuDNN을 설치해보자 Docker를 이용한 딥러닝 환경 구축 Docker 설치 GPU driver 설치 GPU 드라이버 즉 NVIDIA 드라이버는 base machine에 설치해야함 NVIDIA driver 설치 후 아래의 명령어로 확인 nvidia-smi GPU driver 연결 도커가 GPU를 인식할 수 있도록 NVIDIA Container Toolkit을 이용..

가상환경 구축에 사용되는 Docker를VS Code를 활용하여 사용해보자! (SSH를 이용한 서버 접속에 대한 내용은 1,2번) VS Code 확장 탭에서 "Remote Development" 설치 VS Code에서 서버 접속SSH Host 설정F1 또는 Ctrl+Shift+P입력창에서 "Remote-SSH: Add New SSH Host..." 선택[ID]@[접속할 서버의 IP주소] → 저장 위치 설정 SSH 이용해서 서버 연결F1 또는 Ctrl+Shift+P입력창에서 "Remote-SSH: Connect to Host..." 선택설정한 IP주소 선택 → 암호입력새 창 왼쪽 아래 모서리를 보면 SSH: [설정한 IP주소] 처럼 뜨면서버에 접속 완료 Docker 설치Mac OS, Linux의 경우 큰 문..