deep learning을 위한 tensorflow GPU를 설치합니다.

Introduction

텐서플로우(TensorFlow) 2.0 를 윈도우(Windows) 10에서 GPU를 활용하여 학습할 수 있도록 설치하는 방법에 대하여 공유드리고자 합니다.

그래픽카드는 반드시 NVIDIA 계열의 그래픽 카드가 탑재되어 있어야 합니다.

• 작성일 기준 버전
  • 설치: TensorFlow 2.2.0
  • 그래픽카드: NVidia GTX 1060
  • OS: Windows 10

Ref.텐서플로우 공식 GPU 설치 가이드

Step 1. 텐서플로우(TensorFlow) 설치

pip 명령어를 통해 텐서플로우를 설치합니다.
2.0 이상의 텐서플로우는 별도의 GPU 버전을 따로 설치할 필요가 없습니다.

TensorFlow 2.0 이상의 버전 설치
pip install tensorflow

Step 2. NIVIDA GPU 드라이버 설치

NVIDIA GPU 드라이버 설치 링크

• 제품 유형, 시리즈, 계열: 자신의 그래픽 카드 정보를 선택합니다.
• 운영체제: Windows 10을 선택하며, bit는 32/64 중 자신의 os와 일치된 bit 운영체제를 선택합니다.
• 다운로드 타입: Game Ready 드라이버 혹은 Studio 드라이버를 선택합니다. (큰 상관 없습니다)

선택을 완료 하셨다면, 검색을 클릭합니다.

TensorFlow GPU 설치를 위해서는 418.x 버전 이상이 요구됩니다.

사용자 정의 설치를 해줍니다.

구성 요소를 선택합니다.

설치 완료 후, 터미널에 nvidia-smi 명령어를 입력해줍니다. 정상적으로 NVIDIA 그래픽 드라이버가 설치 되었는지 확인합니다.

CUDA Version을 확인합니다.

STEP 3. CUDA Toolkit 다운로드 및 설치

CUDA Toolkit 다운로드 링크

위 링크에서 자신이 맞는 버전의 CUDA Toolkit을 다운로드 합니다.

다운로드 받은 exe를 실행하고 설치를 진행해줍니다.

NVIDIA GeForce Experience 체크 해제

NEXT를 계속 눌러 설치를 완료해줍니다.

STEP 4. cuDNN SDK 설치

cuDNN SDK 다운로드 링크

Download cuDNN을 눌러 Download 받아줍니다.

멤버십이 요구 되므로, 회원가입 후 로그인을 진행합니다.
자신이 설치한 CUDA 버전에 맞는 cuDNN을 선택하여 다운로드 합니다.

다운로드 받은 zip 파일의 압축을 해제합니다.

아래 그림과 같이 3개의 폴더가 있습니다. 안에 있는 파일을 CUDA Computing Toolkit에 복사합니다.

cuda\bin 폴더 안의 모든 파일은 => C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin

cuda\include 폴더 안의 모든 파일은 => C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include

cuda\lib 폴더 안의 모든 파일은 => C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib

Window + R 키를 누른 후 control sysdm.cpl을 실행합니다.

고급 탭 - 환경변수를 클릭합니다.

CUDA_PATH가 다음과 같이 잘 등록되어 있는지 확인합니다.

Error

아래와 같이 에러가 났을 때 해결방안입니다.

1. Move to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin
2. Rename file cusolver64_11.dll To cusolver64_10.dll

Reference

1. https://teddylee777.github.io/colab/tensorflow-gpu-install-windows