Tensorflow-GPU installation for Windows 10

최대한 간단하게 정리한 윈도우 10에서 텐서플로우 GPU 설치하기. (2018년 12월 기준)

  • GPU가 필요없다면 바로 1번으로…

0. GPU support

GPU를 활용하기 위해서는 먼저 다음을 필요로 한다.

  • CUDA 지원 GPU 카드
  • NVIDIA GPU 드라이버 384.x 이상 (for CUDA 9.0)
  • CUDA Toolkit (현재 CUDA 9.0 지원)
  • cuDNN SDK (7.2 이상)

GPU와 드라이버는 미리 설치해두고, 다음을 진행한다.

  1. 아카이브에서 CUDA toolkit 9.0 다운로드 후 설치 (Base installer, patch 1/2/3/4) https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
  2. 환경 변수에서 CUDA_PATH 확인
    (기본 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0)

  3. CUDA toolkit 버전에 맞는 cuDNN 라이브러리 다운로드 및 압축풀기 (v7.4.2 for CUDA 9.0)
    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
  4. 압축 해제 3개의 파일을 앞선 CUDA_PATH 경로 내의 동일한 폴더로 이동

1. Anaconda를 통한 텐서플로우 설치

  1. 최신 버전의 아나콘다 다운로드 후 설치 (Python 3.7 version) https://www.anaconda.com/download/#windows
  2. Anaconda prompt 실행 후 텐서플로우 구동을 위한 가상 환경 생성 (Python 3.6 버전 지정 필수)
    conda create -n 환경이름 pip python=3.6
    
  3. 추가적으로 설치하게될 패키지 목록들이 뜨고 y 눌러 진행
  4. 생성 완료 후 가상 환경 실행
    conda activate 환경이름
    

    가상 환경이 실행되면 (base) C:\~ (환경이름) C:\~로 변경된다.

  5. 다음의 코드를 차례로 실행 (CPU 버전 설치 시 -gpu를 빼고 실행)
    pip install --upgrade pip
    pip install --upgrade tensorflow-gpu
    
  6. 설치가 끝나면 verification을 위해 다음의 코드를 실행해본다.
    python -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution();  print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"
    
  7. 설치가 정상적으로 완료되었다면 GPU에 대한 정보가 주르륵 출력되고 최종적으로 다음과 같은 결과가 화면에 나타난다.
    tf.Tensor(숫자, shape=(), dtype=float32)
    
  8. 가상 환경 종료.
    conda deactivate
    

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