제가 현재 연구실에서 제공하는 리눅스 서버내에서 인공지능 연구를 하다가 패키지가 자꾸 충돌이 되는거같아 새로운 가상환경을 만들어 진행을 시작했습니다.
연구실에서 사용하고 있는 GPU에 대해서 설명드리자면,
NVIDIA-SMI 515.86.01 Driver Version: 515.86.01 CUDA Version: 11.7
이렇게 되어있고, 제가 설치한 텐서플로의 버전은 2.16.1, torch의 버전은 2.2.2 입니다. 사이트에서는 11.8부터가 2.2.2가 된다고 하는거같은데 11.7에 맞는 버전이 무엇이고, '2024-04-22 15:48:34.352210: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:2251] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at GPU 支持 | TensorFlow for how to download and setup the required libraries for your platform.
Skipping registering GPU devices...' 이 오류에 대해서 어떻게 해결을하면 되는지 궁금해서 글을 남깁니다.
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안녕하세요, Kim_Dobi님! 문제 상황에 대해 공유해주셔서 감사합니다. 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 최선을 다하겠습니다.
문제 상황을 요약해보자면, 리눅스 서버에서 새로운 가상환경을 만들어 인공지능 연구를 진행하시는 과정에서 패키지 충돌 문제가 발생하셨고, 현재 서버의 CUDA 버전은 11.7이며, 설치하신 TensorFlow와 PyTorch의 버전은 각각 2.16.1과 2.2.2인데, 이에 맞는 CUDA 버전과 GPU 라이브러리 관련 오류를 해결하는 방법에 대해 질문하셨습니다.
먼저, PyTorch와 TensorFlow가 요구하는 CUDA 버전과 현재 시스템의 CUDA 버전 간 호환성 문제를 해결해야 합니다. PyTorch 2.2.2 버전은 CUDA 11.8을 요구한다고 하셨는데, 현재 시스템의 CUDA 버전은 11.7입니다. TensorFlow와 PyTorch의 호환 CUDA 버전을 확인하고, 필요하다면 CUDA 버전을 업그레이드하거나, 해당 CUDA 버전에 맞는 PyTorch와 TensorFlow의 버전을 선택하는 것이 좋습니다.
PyTorch와 TensorFlow의 호환 CUDA 버전 확인 및 설치
CUDA 버전에 맞는 PyTorch 설치: PyTorch의 경우, 공식 웹사이트에서 CUDA 버전에 맞는 설치 명령어를 제공합니다. CUDA 11.7에 맞는 PyTorch 버전을 선택하기 위해 PyTorch 공식 설치 가이드를 참조하세요.
CUDA 버전에 맞는 TensorFlow 설치: TensorFlow도 마찬가지로, 공식 문서에서 여러 CUDA 버전에 대한 설치 옵션을 제공합니다. TensorFlow와 호환되는 CUDA 버전을 확인하려면 TensorFlow GPU 가이드를 참조하세요.
GPU 라이브러리 관련 오류 해결
GPU 라이브러리 관련 오류 메시지는 일반적으로 필요한 GPU 라이브러리가 시스템에 올바르게 설치되지 않았을 때 발생합니다. TensorFlow 공식 문서에서 제공하는 GPU 지원 가이드를 따라 필요한 라이브러리를 설치하시길 바랍니다. 오류 메시지에 언급된 라이브러리가 무엇인지 확인하고, 해당 라이브러리를 시스템에 설치하거나 업데이트해야 할 수 있습니다.
예시 코드
아래는 가상환경에서 PyTorch를 설치하는 예시 명령어입니다. 실제 사용하실 때는 CUDA 버전에 맞게 명령어를 조정해야 합니다.
# 가상환경 생성 및 활성화 (예: myenv 이름으로 환경 생성)
conda create -n myenv python=3.8
conda activate myenv
# CUDA 11.7에 맞는 PyTorch 설치 (예시이므로, 실제 버전은 확인 필요)
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
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안녕하세요, 김도비님. 도움이 필요하신 걸 알고 있습니다. 문제를 해결해드리겠습니다.
요약
김도비님께서는 연구실의 리눅스 서버에서 패키지 충돌로 가상 환경을 새로 생성하셨습니다. 하지만 GPU(NVIDIA-SMI 515.86.01, CUDA Version: 11.7)에서 TensorFlow 2.16.1, PyTorch 2.2.2를 사용하시는데, TensorFlow에 오류가 발생합니다.
해결책
CUDA 버전 확인: PyTorch 2.2.2는 CUDA 11.8 이상을 요구합니다.
TensorFlow 업데이트: TensorFlow 2.16.1은 CUDA 11.7을 지원하지 않습니다. TensorFlow를 최신 버전(CUDA 11.7 호환)으로 업데이트하세요.
GPU 드라이버 업데이트: 드라이버 버전 515.86.01은 PyTorch 2.2.2와 호환되지 않습니다. 드라이버를 최신 버전으로 업데이트하세요.
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안녕하세요! 연구 중에 패키지 충돌 문제로 인해 어려움을 겪고 계시는 것 같네요. 가상 환경을 새로 만들어 문제를 해결하려 하셨다니 잘 하셨어요.
요약하자면, 현재 NVIDIA 드라이버 버전은 515.86.01이고 CUDA 버전은 11.7입니다. 그리고 TensorFlow 2.16.1과 PyTorch 2.2.2를 설치하셨는데, 버전 호환성 문제로 인해 GPU 라이브러리를 로드하지 못하는 오류가 발생한 것 같습니다.
먼저, PyTorch 2.2.2는 CUDA 11.8 이상을 필요로 합니다. CUDA 11.7에 맞는 PyTorch 버전은 2.0.0입니다. 따라서 CUDA 버전을 11.8 이상으로 업그레이드하시거나 PyTorch 버전을 2.0.0으로 다운그레이드하시는 것이 좋겠습니다.
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안녕하세요, Kim_Dobi님! 문제 상황에 대해 공유해주셔서 감사합니다. 연구 중에 패키지 충돌 문제로 새로운 가상환경을 만들어 진행하시다가, GPU 라이브러리 관련 문제로 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 정리해보자면, 현재 사용 중인 리눅스 서버의 CUDA 버전은 11.7이고, 설치하신 텐서플로와 파이토치의 버전은 각각 2.16.1과 2.2.2인데, 이 환경에서 GPU 라이브러리를 로드하는 데 문제가 발생하고 있는 상황입니다.
먼저, 파이토치와 텐서플로 모두 특정 CUDA 버전과 호환되는 것이 중요합니다. 파이토치의 경우, 공식 문서에서 호환되는 CUDA 버전을 확인할 수 있으며, 텐서플로 역시 마찬가지입니다. 문제의 핵심은 CUDA 11.7 환경에서 최적의 버전을 찾아 설치하는 것입니다.
해결 방안
CUDA 버전과 호환되는 파이토치 및 텐서플로 버전 확인 및 설치
파이토치와 텐서플로의 공식 문서에서 CUDA 11.7과 호환되는 버전을 확인해야 합니다. 파이토치의 경우, PyTorch 공식 웹사이트에서 이전 버전의 설치 명령을 확인할 수 있습니다.
제공된 정보만으로 정확한 해결책을 제시하기는 어려울 수 있으며, 추가적인 문제가 발생할 경우 좀 더 상세한 정보를 제공해주시면 감사하겠습니다. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 공식 문서를 참조하시는 것이 가장 확실한 방법입니다. 문제 해결에 조금이나마 도움이 되었기를 바랍니다!
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@Kim_Dobi 텐서플로우 공식 페이지를 찾아보니 CUDA 11.7 호환 텐서플로우 버전이 따로 명시가 안되어있네요.. (소스에서 빌드 | TensorFlow). 저는 실험 환경때문에 CUDA 및 드라이브를 재설치해줬는데 혹시 실험 환경으로 GPU 세팅 및 텐서플로우 사용이 고정되신 걸까요?
우선, 저희 연구실에서 서버실이 따로 있고, 각 서버 채널마다 GPU 가 각각 있는데
제가 이용하고 있는 서버에서는 NVIDIA-SMI 515.86.01 Driver Version: 515.86.01 CUDA Version: 11.7 이렇게 되어있구요, 제가 관리자가 아니다보니 수정은 아예 불가합니다. 따라서 제가 이제 이에 맞춰서 진행을 해야하는데 이전에는 분명 제가 텐서 2.16.1에 맞추고 파이토치의 경우 따로 버전을 맞추지 않고 pip install torch만 해도 사용이 가능했었는데 어느순간 갑자기 아예 인식이 안되더라구요...
알려주신 이전 파이토치 확인해보니 토치의 경우 2.0.1이 cuda11.7과 호환이 된다고 해서 지금 설치해보고 다시 해보려고 합니다..
@Kim_Dobi 네, 최신 버전을 사용한다고 해서 무조건 좋은 것도 아니고 (모델의 경우 안정적인 환경이 중요한 부분에서 구버전 라이브러리를 사용하는 경우가 많은 것 같습니다.) 호환이 다 되는 건 아니어서요. CUDA 버전을 고정으로 쓰셔야 한다면, 아시는 것처럼 CUDA 환경에 맞게 라이브러리를 설치 해주시거나 텐서플로우 버전을 바꿔주시는 게 맞을 것 같습니다. 혹시 이 페이지도 참고해 보시겠어요?
더군다나 기존 제가 질문을 했던 서버내 GPU의 CUDA버전이 11.7 이 아닌 11.0을 사용하구 있더라구요.. 하...
아 그리고 제가 중간에 좀 헷갈렸던 부분이 인공지능 모델을 돌릴때, 파이토치나, 텐서플로, 케라스 이렇게 따로 따로 쓰는경우도 많다하더라구요...
전 일단 ㅊ텐서플로를 사용을 하고는 있습니다.
NVIDIA-SMI 450.51.06 Driver Version: 450.51.06 CUDA Version: 11.0
이렇게 되어있고
버전에 해당하는 패키지를 깔아도 다음과 같은 결과만 반복될뿐입니다.
2024-04-24 18:19:02.277616: I tensorflow/core/util/port.cc:113] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0. 2024-04-24 18:19:02.360052: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:210] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: AVX2 AVX512F AVX512_VNNI FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2024-04-24 18:19:03.100952: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT
GPU is not available
2024-04-24 18:19:03.806675: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:2251] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at Install TensorFlow with pip for how to download and setup the required libraries for your platform. Skipping registering GPU devices...
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