[tensorflow-gpu] RTX 시리즈 tensorflow-gpu 설치
RTX 시리즈 tensorflow-gpu 설치
python을 설치해줍니다. (3.7.3으로 진행됩니다.)
https://www.python.org/downloads/
tensorflow-gpu를 사용하기 위해서는 CUDA와 cuDNN이 필요한데
RTX 시리즈를 사용하기 위해서는 CUDA 10.0 이상 버전부터 사용이 가능하다고 명시되어 있습니다.
관련 링크
https://towardsdatascience.com/how-to-make-tensorflow-work-on-rtx-20xx-series-73eb409bd3c0CUDA Toolkit 10.0 다운로드
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archiveRTX 시리즈를 사용하기 위해서는 CUDA 10.0 이상의 버전이 필요하다고 하기에 10.0을 다운로드 하겠습니다.
다운로드 받으려는 버전의 링크를 선택
본인의 환경에 맞게 선택
다운로드
순서에 따라 설치를 진행
설치완료
설치 실패가 뜰 경우 해결방법 1
그리고 그래픽 드라이버를 설치했다면 기본 표준 드라이버로 변경합니다.
제어판 - 시스템 및 보안 - 시스템 - 장치관리자
디스플레이 어댑터
마우스 우클릭 - 드라이버 업데이트
컴퓨터에서 드라이버 소프트웨어 검색
컴퓨터의 사용 가능한 드라이버 목록에서 직접 선택
기본 표준 드라이버로 변경
기본 표준 드라이버로 변경한 뒤 재부팅을 합니다.
Program Files(x86)과 Program Files안에 Nvidia 폴더를 모두 지워줍니다.
CUDA 재 설치
설치 실패가 뜰 경우 해결방법 2
Visual Studio Integration 때문에 설치가 제대로 되지 않기 때문입니다.사용자 정의 설치(고급)
Visual Studio Integration 설치 제외
cuDNN 다운로드
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive다운로드 화면으로 가기 전 로그인을 해야합니다.
로그인 및 몇 가지 질의응답을 선택하셔야 cnDNN을 다운받을 수 있습니다.
CUDA 10.0을 설치했으니 v7.5.0(for CUDA 10.0) 버전으로 다운로드
본인의 환경에 맞게 선택
압축 파일에 3개의 폴더가 존재
bin 파일의 경로를 복사
제어판 - 시스템 및 보안 - 시스템 - 고급 시스템 설정
고급 - 환경 변수
path - 편집
새로 만들기
본인의 cuda\bin 경로 설정
tensorflow-gpu 설치
tensorflow-gpu(virtualenv) activate 하기
설치는 본인 환경에 맞게 conda or virtualenv 등등으로 설치하시면 됩니다.
tensorflow-gpu\Scripts\activate
virtualenv activate
tensorflow-gpu(virtualenv)에 tensorflow-gpu를 설치
pip install tensorflow-gpu
tensorflow-gpu 정상적으로 인식하는지 확인
import tensorflow as tf
test = tf.constant("hello world")
sess = tf.Session()
print(sess.run(test))
# 출력
# b'hello world'
test = tf.constant("hello world")
sess = tf.Session()
print(sess.run(test))
# 출력
# b'hello world'
정상적으로 작동
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