[WINDOWS10 환경] 딥러닝을 위한 텐서플로우(tensorflow) GPU 설치 방법

UPDATE (2021.11.10)

• 재설치할 때는 가상환경과 프로그램 모두 지우고 다시 설치
• CUDA : 11.0, cuDNN : 8.0, tensorflow_gpu-2.4.0, python==3.7 - 무조건 python==3.6으로 깔아본다.
• install 성공. GPU 사용 성공
• 아래는 10.1을 기준으로 작성했다. CUDA 11을 적용하고 싶으면 10.1에서 11만 바꿔주면 된다.

순서

• 참고 : https://www.tensorflow.org/install/gpu

1. Anaconda
2. NVIDIA DRIVER
3. Visual Studio
4. CUDA Toolkit
5. Cudnn
6. 가상환경

나의 환경

• CPU : I7-6700HQ
• GPU : GTX1070 (NOTEBOOK)
• RAM : 16GB
• OS : Window10 64-bit

1. 아나콘다 설치

ANACONDA site link : https://www.anaconda.com/products/individual

• 텐서플로는 파이썬 3.7 버전의 패키지를 제공하지 않기 때문에 아나콘다 5.3 버전을 설치하면 tensorflow를 설치할 수 없다고 한다. (파이썬 3.6 버전으로 다운그레이드 필요)

2. NVIDIA DRIVER 설치

• 본인의 GPU 모델 선택

NVIDIA DRIVER link : https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us

3. Visual Studio 설치

Visual Studio link : https://visualstudio.microsoft.com/ko/downloads/

3. CUDA Toolkit

• 자기에게 맞는 버전을 확인한다. (매우 중요!!!)

CUDA Toolkit window(윈도우) link : https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations

4. CUDA 설치

CUDA Toolkit Archive : https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

5. cuDNN 설치

• cuDNN은 엔비디아 회원가입 및 로그인이 필요하다.
• 반드시 버전에 맞게 설치해준다.

cuDNN link : https://developer.nvidia.com/cudnn

• 파일 덮어쓰기 : 다운로드 받은 파일의 압축을 풀고, 아래의 디렉토리에 파일을 덮어씌움

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit CUDA v10.1

• bin, include, lib 폴더를 각각 들어가 안의 파일들을 복사.

5_1. 설치 확인

• 클릭 후 검색창에 cuda라 쳤을 때 프로그램이 나오면 성공!!

5_2. 환경변수 설정

• 추가할 경로는 앞에서 복사해서 넣었던 bin, include, lib의 경로를 설정해준다.

6. 가상환경

• 가상 환경을 생성하는 이유는 다른 프로젝트들과 라이브버리 충돌을 피하기 위해.

• Anaconda Powershell Prompt (anaconda3) 실행

• conda update : conda update -n base conda
• 가상 환경 설치 : conda create -n 가상환경이름 python=3.6
• 가상 환경 활성화 : conda activate 가상환경 이름
• 기본적인 패키지 설치
  • pip install tensorflow==2.2.0
  • pip install tf-nightly
  • pip install pandas matplotlib seaborn scipy
  • pip install tensorflow-gpu==2.2.0
  • pip install keras==2.2.4
  • pip install jupyter notebook
  • pip install ipykernel
  • python -m ipykernel install --user --name 가상환경이름 --display-name 표시할 가상환경 이름

GPU 확인

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

이렇게 뜨면 잘 설치가 된 것이다.

기타

• 가상환경 리스트 확인 : conda env list
• 가상환경 비활성화 : conda deactivate
• 가상환경 삭제 : conda remove -n 가상환경이름 --all 후 y 클릭
• 경로 변경 : cd 경로주소
• 파이썬 셸 실행 : python
• 파이썬 셸 종료 : exit() or ctrl+z
• 설치된 모든 라이브러리 확인 : pip freeze

• cuda 버전 확인 : nvcc --version (cmd 창)
• GPU util 확인 :nvida-smi (cmd 창)

References

• 파이썬/아나콘다 다운로드 방법 - 한양대학교 전기공학과 배성우 교수님 연구실(PESL) 장문석
• Tensorflow 공식 사이트
• GPU 사용을 위한 CUDA 환경 구성하기
• Tensorflow와 호환되는 CUDA, cuDNN 설치하는 법
• 모두의 근삼이
• [Windows 10] Pytorch GPU 사용을 위한 CUDA 환경 만들기
• 아나콘다에 Tensorflow,Keras 설치하는 방법 ( 오류해결 )