Ubuntu 20.04 에서 Pytorch, OpenAI Gym설치

개요

OS : Ubuntu 20.04

Graphic Driver : Nvidia 455.38 

CUDA : 11.0 

Pytorch : 1.7.1

 

호환성 체크를 잘 하고 버젼 결정을 하자.

나는 우선, Ubuntu 20.04 에서 설치 가능한 CUDA를 먼저 보았다. CUDA 11.0, 11.1, 11.2 모두 Ubuntu 20.04 지원을 했다.

그런데, 그 중에서 현재 최신 stable한 graphic driver인 455를 지원하면서 Pytorch 1.7.1이 지원되는 CUDA 는 11.0이 유일했으므로 CUDA 11.0을 설치하기로 결정하였다.

1. Graphic Driver 설치

1) 메뉴 -> software & update -> additional drivers 탭 -> NVIDIA graphic driver 선택 후 apply changes

2) 설치 확인 (다음 명령어 쳐서 잘 설치 되어있는지 확인하자)

nvidia-smi

Graphic driver 버젼 확인

2. CUDA 설치

아래 사이트의 표를 보고, 현재 설치되어 있는  graphic driver 버젼 (nvidia-smi 명령어로 체크 가능)과 호환되는 CUDA 버젼을 잘 체크하고 설치하자.

docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 

Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation

 

CUDA & graphic driver 호환성 체크표

CUDA 설치는 아래 사이트에서 할 수 있다. 

developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=2004&target_type=runfilelocal

CUDA Toolkit 11.0 Download

위 사이트에서 아래 사진과 같이 선택 후 Installation instruction 따라하자. runfil(local)이 가장 간단해보여서 선택하였다.

CUDA Installation

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

이제 설치 하는 과정 중 아래와 같은 화면들을 볼 수 있을 것이다. Graphic driver는 이미 설치되어 있으므로 "continue"에서 엔터를 누르자. 만약 graphic driver 버젼이 안 맞는 다면, 맞는 버젼으로 설치 후 다시 진행바란다. 

License 조약인데 그냥 accept를 입력하고 진행하자.

Driver는 따로 설치를 하지 않을 것이므로 Driver에서 space bar를 눌러 해제 후 install 진행.

설치가 완료 되면 아래와 같은 화면을 볼 수 있다.

그 다음으로 CUDA 환경 변수 설정을 하자.

우선, ~/.bashrc에 다음을 입력한다. 여기서 LD_LIBRARY_PATH의 경우 뒤에 ${LD_LIBRARY_PATH:+:$LD_LIBRARY_PATH} 이런 식으로 입력하는 이유는, 보통 Ubuntu를 처음 설치한 경우, LD_LIBRARY_PATH가 비어 있는 경우가 많으므로, 비어있을 경우 새로 입력을 하고, 비어 있지 않은 경우 새로운 값을 앞에다가 추가하기 위해서 이렇게 입력한다. 

$PATH 의 경우 그냥 단순하게 추가하는 이유는 $PATH 는 기본으로 이미 여러 환경변수 값들이 입력이 되어 있기 때문이다.

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:$LD_LIBRARY_PATH}

3. Pytorch 설치

아래 사이트에서 자신에게 맞는 버젼을 선택 후 설치 진행하자. 나는 pip로 설치를 선택하였다.

pytorch.org/get-started/locally/#linux-pip

PyTorch

아래와 같이 선택 후 설치를 진행하자. 만약 pip3를 사용한다면, "Run this Command:"의 pip install ~~~ 대신 pip3 install ~~~ 로 바꿔서 명령어를 실행한다.

Pytorch 설치

pip3 install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

4. Pytorch Check

아래와 같이 python3 실행 후, pytorch가 설치가 잘 되어있는지 확인해보자. Print 가 잘 되면, 성공한 것이다.

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

그리고, Pytorch에 CUDA 연동이 잘 되어있는지 확인해보자. True가 뜨면 성공!

import torch
torch.cuda.is_available()
torch.version.cuda
torch.cuda.get_device_name(0)

 

5. OpenAI Gym 설치 및 Check

우선 Gym 을 설치하자.

pip3 install gym

다음 예제 코드로 잘 설치 되었는지 테스트 해보자.

import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
for i_episode in range(20):
    observation = env.reset()
    for t in range(100):
        env.render()
        print(observation)
        action = env.action_space.sample()
        observation, reward, done, info = env.step(action)
        if done:
            print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
            break
env.close()

나도 아직 무슨 코드인지는 잘 모르겠지만, 대략 아래와 같은 시뮬레이션이 뜨면 Gym까지 설치 완료! 이제 슬슬 Gym을 활용해서 RL 예제 코드들을 짜봐야겠다.

 

Gym 시뮬레이션 화면