1. CUDA 설치
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
윈도우 버전에서 local 버전으로 설치 (fatch2까지 설치)
2. cuDNN 설치
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
로그인(회원가입 필요)하고 cuDNN 5.1 윈도우 버전을 다운받고,
압축을 푼 후 cuda 속 폴더들을 "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v8.0" 경로에 넣어준다. (64-bit 기준)
3. 아나콘다 설치
(참고사항 : tensorflow는 윈도우10에서 python3 버전 & 64-bit 만 지원한다)
https://repo.continuum.io/archive/index.html
위 사이트에서 Anaconda3 64bit 최신 버전을 받고 설치해준다. (설치 중 설정은 다 default, 마지막 learn more..만 체크해제)
[아나콘다를 이용하는 이유는 가상환경을 통해 패키지 관리가 쉽기 때문]
4. 가상환경 생성 및 활성화
Anaconda Prompt를 열고, 아래 명렁어를 입력하여 가상환경을 만든다.
conda create -n [가상환경이름] python=3 #지울 땐 conda remove -n [가상환경이름] --all]
activate [가상환경이름] #가상환경을 활성화시킴. 가상환경을 쓸때마다 처음에 입력해줘야한다.
5. 텐서플로 설치
(가상환경 활성화 후 진행)
pip install tensorflow-gpu==1.2 #1.3부터는 cuDNN 6 이상이 필요함
6. 테스트
(가상환경 활성화 후 진행)
python
import tensorflow as tf
a = tf.constant(1)
print(tf.Session().run(a)) # GPU 이름이 뜨고, 1이 잘 출력되면 성공
# 아래와 같은 메시지가 쭉 뜰텐데, 이는 무시하여도 무방하다.
2018-01-14 12:19:59.956771: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows-gpu\py\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
# 이러한 문구가 뜨는 이유는 tensorflow를 직접 빌드하여 설치하지 않아서 그렇다.
# 속도가 제대로 못나온다는 경고창인데, 저 문제를 해결해도 속도 향상을 체감하긴 힘들다고한다.
# 또한 직접 빌드하는 과정도 복잡하고 오류가 많이 발생한다.
# 정 거슬리면 import os, os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'를 먼저 입력하여 안뜨게할 수 있다.
7. PyCharm 설치
PyCharm : pythono IDE(Integrated Development Environment)
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
위 사이트에서 community를 다운받고 설치 중 64-bit을 선택하여 설치
8. Anaconda 환경의 프로젝트 생성
new project를 눌러 프로젝트 생성 창으로 넘어간다.
위 사진과 같이 interpreter의 경로를 아나콘다 폴더(사용자/Anaconda3/)에서 아까 만든 가상환경의 python.exe를 선택한다. (Anaconda3/envs/[가상환경이름]/python.exe)
새 python 파일을 만들고 import tensorflow 가 잘 되는지 확인한다. [단, python 파일 이름은 test or tensorflow는 안됨]
ImportError: DLL load failed 라는 에러가 뜨면
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587
위 주소에서 파일을 받아 설치한다. [Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3]
끝.
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