텐서플로우(Tensorflow-gpu) 설치하기

이번 시간에는 Tensorflow-gpu를 설치해 보겠습니다.

기본적인 Tensorflow는 CPU만 사용하기 때문에 복잡한 작업에는 많이 느리기때문에

GPU버전으로 설치해 보겠습니다.

 

사양

운영체제 : Window10 - x64

그래픽 카드 : GTX-970

 

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1. CUDA 설치하기

https://developer.nvidia.com/

NVIDIA Developer

엔디비아 공식 사이트에 들어가시면 CUDA 툴킷을 무료로 다운받을수 있습니다.

 

 

Windows - x86_64 - 10 - exe(local)을 눌러 가장 최신버전인 11.1.1버전을 다운로드 합니다.

 

 

설치 경로를 변경해도 상관없지만 그냥 기본 루트로 사용하는것을 추천드립니다.

 

 

 

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2. cuDNN 설치하기

developer.nvidia.com/cudnn

NVIDIA cuDNN

cuDNN을 다운받기 위해서는 로그인을 해줘야 합니다.

 

 

이전에 설치했던 CUDA버전에 맞는 cuDNN버전을 선택해줍니다.

 

 

다운받은 압축파일을 풀면 3개의 폴더가 나오는데 이 폴더를

"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2"에 복붙해줍니다.

설치했을때 따로 경로를 수정하지 않았으면 위 경로랑 똑같이 들어가시면 됩니다.

 

마지막으로 "환경변수 - 사용자변수 - Path"에

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\CUPTI\lib64

이 두줄을 추가해 줍니다.

 

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3. Tensorflow-gpu 설치하기

텐서플로우 설치에 앞써 만약 아나콘다를 설치하지 않았다면 먼저 아나콘다를 설치해주세요.

2020/12/04 - [프로젝트/머신 러닝] - 아나콘다(Anaconda) 설치하기

아나콘다(Anaconda) 설치하기

 

아나콘다 프롬프트를 열어 줍니다.

 

conda create -n 프로젝트이름 python=3.7 anaconda

위 명령어는 아나콘다에 가상환경을 만들어주는 것입니다.

저는 tensorflow라는 이름의 가상환경을 만들어주었습니다.

 

activate tensorflow

만들어준 가상환경을 실행해줍니다.

위 명령어를 입력하면 입력칸 앞의 글자가 (base)에서 (tensorflow)로 바뀌는 것을 확인할수있습니다.

 

conda update pip

pip를 최신버전으로 업데이트 합니다.

 

conda install tensorflow-gpu

텐서플로우 gpu버전을 설치합니다.

 

spyder

저는 스파이더에서 작업하기때문에 스파이더를 실행해 줍니다.

 

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

 

제대로 설치가 됬는지 확인하기위해 설치된 버전을 확인해줍니다.

 

위 사진처럼 버전이 뜬다면 정상적으로 설치가 완료된것입니다.

 

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4. 기타 라이브러리 설치하기

저는 텐서플로우뿐만 아니라

opencv, numpy, dlib, imutils를 설치할려고 합니다.

 

conda install opencv

opencv 설치

 

conda install numpy

numpy 설치

 

conda install -c conda-forge dlib

dlib 설치

 

conda install -c conda-forge imutils

imutils 설치

 

 

 

이것으로 텐서플로우 gpu 설치 및 기타 라이브러리를 설치해보았습니다.