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아나콘다 tensorflow-gpu 가상환경 버전 맞추어 설치하기

conda create -n 가상환경명 tensorflow-gpu명령어를 그대로 사용하면 한 가지 문제가 발생한다. 바로 conda 가상환경은 tensorflow-gpu와 함께 가상환경을 생성할 때, CUDA toolkit과 cuDNN을 함께 설치하지만 텐서플로우 버전과 상관없이 항상 최신 버전을 설치한다는 것..... 만일 tensorflow-gpu 버전을 지정한다면 버전 문제로 인하여 종종 gpu를 사용하지 못하는 일이 발생하게 된다. 그렇다고 cuda toolkit과 cudnn을 가상환경이 아닌 로컬로 돌아가게 하기에는 환경변수 설정만 문제가 아니다. 다른 tensorflow 버전(특히 1.x버전)도 쓰기 굉장히 까다로워진다. 필자도 해당 문제를 겪었고.....결국 conda 명령어로 수동으로 cu..

크롬 원격 데스크탑 & 아나콘다 환경 구축(ubuntu 20.04 기준)

혹시나 나중에 사용할 일이 생길까 싶어 환경 구축시 사용한 방법을 정리해두었다. [ 크롬 원격 데스크탑 설치하기 - SSH ] 크롬 원격 데스크탑을 설치하기 전 먼저 그래픽 드라이버가 설치되어있는지 확인하자. 만약 설치되어있지 않는 경우, 아래 명령어를 통해 설치. (수동 드라이버 설치 방법 사용) 추천 드라이버 확인 명령어 : ubuntu-drivers devices repository 추가 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update 수동 드라이버 설치 : sudo apt-get install nvidia-driver-460(설치 드라이버 버전) sudo reboot https://remotedesktop.google.com/he..