[윈도우 Window 10] Tensorflow GPU 설치 / CUDA 설치 / cuDNN설치

사전준비

• cpu, gpu tensorflow 버전 확인

CUDA 가능 GPU 확인

CUDA GPUs

호환 가능 GPU CPU

Windows의 소스에서 빌드  |  TensorFlow

• 필수는 아니나 아나콘다(Anaconda) 가상환경 또는 python virtualenv (package간의 호환성 충돌을 방지하고자)
• 시스템 복원 지점 만들기 (잘못된 버전 설치나 프로그램이 엉킬수 있기 때문에)

윈도우10 복원지점 만들기 (시스템 복원/백업/복구)

• Visual Studio 2019 community 설치 

 

 

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다음 NVIDIA® 소프트웨어가 시스템에 설치되어 있어야 합니다.

• NVIDIA® GPU 드라이버 - CUDA® 11.0에는 450.x 이상이 필요합니다.
• CUDA® Toolkit - TensorFlow는 CUDA® 11을 지원합니다(TensorFlow 2.4.0 이상).
• CUPTI는 CUDA® Toolkit과 함께 제공됩니다.
• cuDNN SDK 8.0.4(cuDNN 버전)

또는 아래 링크 참조

GPU 지원  |  TensorFlow

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Visual Studio 2019 설치

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Visual Studio IDE, 코드 편집기, Azure DevOps 및 App Center - Visual Studio

C++를 사용한 데스크톱 개발 선택 한다. (나머지는 필요하면 선택하면 된다)

설치방법

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1. 그래픽 드라이버 설치

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CUDA 를 설치하면 NVIDIA graphic driver 도 같이 설치되나 미리 설치합니다.

링크

Download Drivers | NVIDIA

 

자신의 그래피카드 와 운영체제 설정

 

DOWNLOAD

 

DOWNLOAD

 

OK

 

동의 및 계속(A)

다음(N)

설치 후 커맨드창을 실행하여 nvidia-smi 입력

(window + R 누른후 cmd 입력, 또는 검색창에 cmd 입력)

오른쪽 위 CUDA Version 확인 => 11.3

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2. CUDA 설치 

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링크 : CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

CUDA Toolkit Archive

자신의 버전에 맞는 CUDA toolkit 선택

 

운영체제 선택: 리눅스 윈도우

아키텍처: 64비트

버전: 윈도우 10

설치 타입: exe(local)

 

다운로드 눌러서 컴퓨터(local)에 다운 받는다

 

OK

동의 및 계속(A)

 

다음(N)

다음(N)

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3. cuDNN 설치

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로그인 과정이 필요합니다. 없으시면 회원가입 하셔야 합니다 .

 

링크: cuDNN Archive | NVIDIA Developer

cuDNN Archive

 

Download cuDNN v8.2.0 (April 23rd, 2021), for CUDA 11.x

 

cuDNN Library for Windows (x86)

 

로그인 후 다운로드

압축을 푼다

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3 에 붙여 넣습니다

(덮어쓰셔도 됩니다)

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3. 환경설정

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윈도우 cmd 창을 켠 후 아래 4줄 입력

SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\CUPTI\lib64;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include;%PATH%
SET PATH=C:\tools\cuda\bin;%PATH%

또는 링크 접속하여 복사하여 붙이면 더 편합니다. -> https://www.tensorflow.org/install/gpu#windows_setup

GPU 지원  |  TensorFlow

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4. Tensorflow 설치

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TensorFlow 2 패키지 사용 가능

• tensorflow - CPU와 GPU 지원이 포함된 안정적인 최신 출시(Ubuntu 및 Windows)

이전 버전의 TensorFlow

TensorFlow 1.x의 경우 CPU와 GPU 패키지는 다음과 같이 구분됩니다.

• tensorflow==1.15 - CPU 전용 출시
• tensorflow-gpu==1.15 - GPU 지원이 포함된 출시(Ubuntu 및 Windows)

시스템 요구사항

• Python 3.5~3.8
  • Python 3.8 지원에는 TensorFlow 2.2 이상이 필요합니다.
• pip 19.0 이상(manylinux2010 지원 필요)
• Ubuntu 16.04 이상(64비트)
• macOS 10.12.6(Sierra) 이상(64비트)(GPU 지원 없음)
• Windows 7 이상(64비트)
  • Visual Studio 2015, 2017 및 2019용 Microsoft Visual C++ 재배포 가능 패키지
• Raspbian 9.0 이상
• GPU 지원에는 CUDA® 지원 카드 필요(Ubuntu 및 Windows)

 

설치 확인

아래와 같이 나오면 잘 설치 된 것이다.

import tensorflow

from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())

tensorflow.__version__