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Pycharm&Anaconda 설치 후 TensorFlow 설치하기(GPU) Windows 10공부(Archive)/ML DL 2019. 7. 10. 18:27
이전 포스팅에서는 Pycharm과 Anaconda를 설치해봤다.
2019/07/10 - [공부/ML DL] - Pycharm 설치하기(Feat. Anaconda) 및 환경설정
이렇게 설치해놓은 Pycharm에 Tensorflow를 설치해보려고 한다.
이전에 노트북에 Python 3.7버전을 설치하고 TensorFlow gpu 버전을 설치하기 위해 며칠동안이나 삽질을 했었다.
TensorFlow를 설치하기 위해선 다양한 다른 패키지들을 함께 설치해주어야 한다.
먼저 Anaconda Prompt를 실행한다.
Conda 패키지 업데이트를 위해 다음과 같이 입력한다.
conda update -n base conda
업데이트가 완료되었다면 현재 설치되어 있는 모든 패키지를 업데이트 해주기 위해 다음과 같이 입력한다.
conda update --all
자 이제 파이썬 패키지를 관리해주는 pip를 이용해 TensorFlow를 설치하고자 한다. 다음과 같이 입력하고 엔터버튼을 눌러준다.
pip install tensorflow-gpu
만약 gpu버전이 아니라 cpu만 사용하는 버전을 설치하고 싶다면 다음과 같이 입력한다.
pip install tensorflow
또는 특정 버전을 설치하고 싶다면 다음과 같이 설치하고자 하는 TensorFlow 이름 뒤에 버전명을 붙여준다.
pip install tensorflow-gpu==버전 pip install tensorflow==버전
이렇게 입력했다면 다음과 같이 진행상황을 볼 수 있다.
설치가 완료되었다면 Pycharm으로 돌아가 다음과 같은 코드를 돌려본다.
import tensorflow as tf hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!") sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
이후 컴파일을 누르면 아마 다음과 같은 메세지를 볼 수 있을 것이다.
Tensorflow-gpu를 사용하기 위해서는 CuDNN과 CudaToolkit을 설치해줘야 한다.
링크(https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive)로 들어가 CudaToolkit 10.0버전을 다운로드 받고 설치해준다.
설치에 시간이 조금 걸리므로 그동안 CuDNN을 다운로드 받아보자.
링크(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)로 들어가 CuDNN을 다운로드 받아주면 되는데 회원가입이 필요하다. 그리고 CudaToolkit과 버전을 맞춰서 설치해줘야 하기 때문에 버전을 잘 선택하자.
이 글에서는 CudaToolkit 10.0을 사용하므로 Download cuDNN v7.6.1 (June 24, 2019), for CUDA 10.0을 다운받아준다.
다운로드 받은 CuDNN의 압축을 풀어주면 cuda폴더 내에 다음과 같이 3개의 폴더와 파일이 들어있다.
이를 적당한 위치로 옮겨주고 환경변수 등록을 해주자.
환경변수는 내PC를 우클릭하면 나오는 메뉴에서 속성을 선택해주고
좌측 메뉴의 고급 시스템 설정을 눌러서 들어가보면
고급 탭의 환경 변수라는 버튼이 있다.
이곳에서 사용자 변수 중 Path 변수를 편집해주면 된다.
이곳에 추가되어야 할 내용은 압축을 풀었던 cuda 폴더 내의 bin, include, lib이다.
추가를 했다면 확인 버튼을 눌러 창을 빠져나오자.
자 이제 정말로 모든 설치가 완료되었다.
위에서 에러 때문에 실행하지 못했던 코드를 다시 한번 실행시켜보자.
import tensorflow as tf hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!") sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
실행 되었다면 밑에서 결과를 확인할 수 있는데 gpu버전을 사용하면 빨간 글씨로 자신의 gpu에 대한 정보가 출력된다.
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