cloudtrack / dsstne-starter

DSSTNE Starter is easy to help making a sample project of Deep Learning based on Amazon DSSTNE and AWS G2 Instances.
3 stars 0 forks source link

p2 인스턴스에서 설치하고 실행하기 #2

Open sgkim126 opened 8 years ago

norangLemon commented 8 years ago

현재 https://github.com/amznlabs/amazon-dsstne.git을 클론하는 데까지는 성공했으나, make를 하는 경우 경고 메시지가 뜹니다:

fatal error: cuda.h: No such file or directory

이 에러는 nvida-cuda-toolkit을 설치해서 해결했으나, 다시 다음과 같은 에러가 발생했습니다.

fatal error: cudnn.h: No such file or directory

ntopia가 공유한 드랍박스 파일을 잘 쓰면 된다는 거 같은데, 정확히 어떻게 해야 하는지 몰라서 일단은 인스턴스를 종료해두었습니다.

오늘중으로 저 부분을 마쳐서 실행해볼게요.

norangLemon commented 8 years ago

아래 두가지를 설치합니다. Runtime Library에 디펜던시가 있기 때문에, runtime lib 먼저 깔고 dev lib를 깔도록 합니다.

norangLemon commented 8 years ago

우분투 apt repository에 있는 cuda-toolkit의 버전이 낮기 때문에 여기에서 받아서 설치하도록 합니다.

norangLemon commented 8 years ago
norangLemon commented 8 years ago

ami-d6f2e6bc 기준으로 빌드했습니다.

  1. cuDNN 4.0을 받아 설치하고, cuda 폴더에 옮겨줍니다.

    tar xvzf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz
    cd cuda
    sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
    sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
  2. dsstne를 클론해오고, 커밋을 리버트해줍니다.

    git clone https://github.com/amznlabs/amazon-dsstne.git
    cd amazon-dsstne/src/amazon/dsstne
    #Add the mpiCC and nvcc compiler in the path
    export PATH=/usr/local/openmpi/bin:/usr/local/cuda/bin:$PATH
    git revert 8716b84
    make
    export PATH=`pwd`/bin:$PATH