- miniconda를 설치해주자.
- 기본 세팅으로 끝까지 설치하자.
- 윈도우 검색창에 Anaconda Prompt를 실행하자
- conda create -n ml python=3.6
를 입력하고 엔터를 친뒤 쭉쭉 진행시키자. - 다 됐으면 일단 여기까지
- GPU 설정
일단 텐서플로우-gpu를 설치하기 전에 텐서플로우가 GPU를 쓸 수 있도록 이것저것 다 설치해야 한다. 지원 가능한 GPU이고 최신 드라이버가 설치되어있다고 가정한다.
텐서플로우 공식 웹사이트를 가면 가이드를 준다. 링크를 확인해보자.
링크에 따르면 Cuda Toolkit, CUPTI, cuDNN을 설치하란다.- CUDA 설치하려면 비쥬얼 스튜디오 부터 설치해야됨 시발
링크로 가서 2017 커뮤니티 버전을 다운받고 실행하자. 이것 저것 중에서.
아래만 설치하자. 이거 누르면 다른것도 자동 체크 됨.
VC++ 2017 버전 15.6 v14.13 도구 집합 - CUDA 9.0 설치
다만 텐서플로우 가이드로 설치를하면 Cuda 10.0을 설치하게 되는데 우리는 9.0이 필요하니까 링크를 눌러서 설치하자. Base Installer이면 되는것 같다. patch는 뭔지 잘 모르겠음.
기본 세팅으로 끝까지 쭉쭉 진행하자. 뭐가 먼지 잘 모름. - CUPTI
설명 보니까 cuda설치할때 같이 설치 된다는거 같음 - cuDNN SDK
링크. 참고로 이거 설치시 회원가입을 해야됨. cuDNN library가 CUDA 9.0버전이 맞는지 확인을 하고 설치를 하자.
이 파일은 압축파일인데, 쿠다 설치 경로랑 동일한 곳에 복붙하면 된다. 참고 - 환경변수 설정
입력하셈 cmd에SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64;%PATH%
- CUDA 설치하려면 비쥬얼 스튜디오 부터 설치해야됨 시발
- Tensorflow-gpu 설치
Anaconda Promt로 돌아와서
activate ml
입력한다.
pip install –user –upgrade tensorflow-gpu
도 입력한다. - 설치확인
anaconda promt에 python을 입력해서 파이썬을 실행시키자. 3.6인걸 확인
import tensorflow
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
GPU가 결과에 보이면 GPU 설치가 제대로 완료된거임
- (옵셔널) Pytorch 설치
(나중에 추가)