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상황 테스트 환경으로 Titan XP가 달린 우분투 서버를 사용하고 있는데, 이 서버에서는 드라이버 문제가 종종 발생해서 nvidia-smi를 입력하면 "NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver." 에러가 출력됩니다. 오류 발생 원인해당 에러는 nvidia 드라이버를 사용하는 딥러닝 프로세스를 종료하지 않은 채로 서버의 전원이 꺼지거나 시스템 종료하는 경우에 많이 발생한다고 하더라구요. 그랬었나 싶기도하고...ㅋㅋㅋ 이외에도 다음과 같은 문제로 인해 발생할 수도 있습니다.드라이버 미설치 또는 손상: NVIDIA 드라이버가 시스템에 설치되지 않았거나 손상.드라이버 버전 불일치: 설치된 드라이버 버전이 현재 사용..

INTRO 가상환경은 개발을 진행할 때 각 프로젝트 별로 요구하는 패키지가 다를 때 사용하면 유용하다. 하나의 환경으로만 작업을 진행하다보면 패키지끼리 버전이 맞지 않아서 충돌이 발생하는 경우가 많은데 그 오류를 볼 때마다 스트레스를 받는다. 어떤 패키지를 삭제하고 설치해야하는지 하나하나 확인하면서 진행하기엔 효율적이지 못하다. 이 때, 유용하게 사용할 수 있는 것이 가상환경이다. 가상환경을 사용하면 프로젝트마다 원하는 패키지를 원하는 환경에 맞게 구성할 수 있다. 매번 가상환경을 새로 구성할 때마다 구글링을 통해 코드를 보고 진행하는 것이 귀찮아서 기록해두려고 한다. 1. 아나콘다 가상환경 생성 우선 아나콘다가 깔려있다는 가정하에 진행하도록 하겠다. cmd, Anaconda Prompt 원하는 곳에서 ..

항상 새로운 환경에서 딥러닝 환경을 구축하다보니 매번 비슷한 시행착오를 겪는거 같아서 작성함. 우선 아나콘다는 설치돼있다는 가정하에 시작. 1. GPU모델 확인 및 NVIDA 설정 - 기존에 설치된 설정 삭제하고 진행 1) 제어판 - 프로그램 추가/제거 - NVIDIA가 들어가있는 것 삭제 2) 그래픽 드라이버 다운로드 - 자신에게 맞는 드라이버 확인(하단 장치관리자 참고) https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr 3) 장치관리자 그래픽카드 삭제 4) 재부팅 후 기존에 다운받은 그래픽카드 실행 - 모두 "예" 하여 설치(중간에 Experience 설치는 자유, 저는 안했어요) 5) cmd에서 nvidia-smi 로 확인 2.CUDA 설치 1) 내 GP..