참조로 하여, 호환되는 툴킷 확인
참고로 나의 GPU
그리고 CPU
AMD Ryzen 7 3700X 8-Core Processor 3.59 GHz ( AMD 라 살짝쿵 걱정 )
1. CUDA 설치(10.1)
CUDA Toolkit 10.1 update2 Archive
Select Target Platform Click on the green buttons that describe your target platform. Only supported platforms will be shown. Operating System Architecture Distribution Version Installer Type Do you want to cross-compile? Yes No Select Host Platform Click
developer.nvidia.com
설치시 Visual Studio integration 해제
2. cuDNN 설치(7.6.5)
developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
cuDNN Archive
NVIDIA cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
developer.nvidia.com
호환성 목록하고는 맞지 않지만, for Cuda10.1 이라는 항목에 맞추어서 메이저 버전이 바뀌지 않은 최신버전으로 설치
다운받은 파일을 1의 설치 폴더에 덮어쓰기
위치 : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
3. Anaconda 설치 ( 64bit )
www.anaconda.com/products/individual
Anaconda | Individual Edition
Anaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.
www.anaconda.com
무료버전인 individual 버전을 이용해 줍니다.
4. Anaconda prompt 실행
3에서 설치한 anaconda prompt 를 실행하고, ( 책과 동일한 환경을 위해 python3.7 설정 )
> conda create -n tensorflow2 python=3.7
를 입력해 venv 를 만든다음
> activate tensorflow2
로 활상화 해 줍니다.
그리고 tensorflow-gpu 설치
> pip install tensorflow-gpu
cuda 관련 dll 오류가 발생하여, 파이썬이 꼬인듯해 anaconda 와 기존 파이썬을 모두 지우고 재설치를 시도해 보았다.
그래도 계속 오류가 발생 ㅠㅠ
구글링 하니, 개발버전 ( tf-nightly ) 을 하면 된다고 해서
> pip uninstall tensorflow-gpu
지우고,
> pip install tf-nightly
로 설치
실패 ㅠㅠ
결국 찾다가 github 제일 마지막에 나와있는 설치성공했다는 글을보고,
저도 똑같이 하고, 텐서플로우 공식페이지 설치방법 마지막의 PATH 설정,
그래도 __init__ 파일 어쩌고 오류가 발생합니다.
이거는 numpy 1.19.4 의 윈도우 버그라네요..
삭제후,
> pip uninstall numpy
1.19.3 을 설치해 줍니다.
> pip install numpy==1.19.3
드디어 성공!!
샘플 실행도 정상 완료 했습니다~!
샘플
> python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
----정리-----
제가 성공한 환경에서만 가능할 수도 있으니, 환경이 비슷한 사람만 같이 해보시면 되겠습니다.
1. NVIDIA Driver 460.89 ( 트레이아이콘 > 시스템정보 로 확인 가능 2020.12.25 최신업데이트하면 설치 )
2. CUDA 11.0.3 ( cuda_11.0.3_451.82_win10 )
3. CuDNN 8.0.5.39 ( cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39 )
4. Python 3.7.9 ( 64bit!! )
5. numpy 1.19.3 ( 1.19.4 삭제후, 설치 )
끝! 모두 한번에 잘되시길!!
