[Python] tensorflow-gpu 사용하기

tensorflow-gpu 버전을 사용하기 위해서는

tensorflow-gpu, cuDNN ,CUDA, Python 버전을 맞춰주어야 한다.

 

호환되는 버전은 아래에서 확인 가능하다.

https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations

Windows의 소스에서 빌드  |  TensorFlow

이 버전으로 설치

 

 

1.  CUDA 11.0 설치

아래 링크에서,

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive

CUDA Toolkit 11.0 을 선택해 쉽게 다운 받을 수 있다.

 

 

 

2. cudNN 8.0 설치

아래 링크에서,

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuDNN Archive

NVIDIA 로그인 후, Download cuDNN v8.0.1 RC2 (June 26th, 2020), for CUDA 11.0 을 다운 받으면 된다.

 

 

 

3. cudNN 을 CUDA 로 복사

다운받은 cudNN 압축을 푼 후,

 

얘네를 복사하여,

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 여기에 붙여넣기 한다.

 

 

 

4. Path 설정

윈도우키 -> 시스템 환경 변수 편집 -> 환경 변수 -> Path 클릭 -> 편집 -> 새로만들기

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin 경로를 추가한다.

 

 

 

5. 가상환경 생성

pycharm 을 실행하고,

File -> Settings -> Python Interpreter -> 설정(톱니바퀴) -> + -> Conda Environment

-> Location : C:\Users\Wana\anaconda3\envs -> New Folder -> "가상환경 이름" -> ok

pycharm 을 껐다 키면 생성한 가상환경 이름으로 켜진다.

 

terminal 창에서,

pip install tensorflow-gpu==2.4.0 명령어로 tensorflow-gpu 설치한다.

 

설치완료후,

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda())
print(tf.test.is_gpu_available())

테스트 코드 실행한다.

 

 

 

둘 다 True 출력으로,

tensorflow-gpu 가 잘 작동된다.

 

 

 

 

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