[딥러닝]windows에서 tensorflow gpu버전 설치하기

Tensorflow 공식 사이트 : https://www.tensorflow.org/install/

0. GPU확인

시작메뉴에서 dxdiag를 실행하면 디스플레이 탭에서 자신의 그래픽카드를 확인할 수 있다.

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

이곳에서 자신의 GPU가 CUDA를 지원하는지 확인한다.

(Geforce GT 1030은 지원목록에 없지만 정상작동)

1. GPU 드라이버 설치

https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr

자신의 GPU에 맞는 버전을 고르고 드라이버를 설치한다.

2. CUDA Toolkit설치

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

현재 공식 문서를 보면 9.0을 지원하므로 9.0버전을 설치한다.

그리고 환경변수가 잘 입력되었는지 확인한다.

환경변수 경로는 

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 \bin

3. cuDNN 설치

https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey

이것은 설치하려면 회원가입해야 한다.

9.0버전에 맞는 것을 설치하면 된다.

설치 한 후 압축을 풀고 파일들을

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 

이 경로에 넣어 준다.

4. Anaconda 설치 

https://www.anaconda.com/download/

현재 tensorflow는 파이썬 3.4~6까지 지원하며 아나콘다를 설치하면

원하는 파이썬 버전으로 가상환경을 만들 수 있다.

conda create -n tf python=3.6

activate tf

pip install --upgrade tensorflow-gpu

Anaconda prompt에서 위과같이 입력하면 설치가 완료된다.

>>import tensorflow as tf
>>tf.__version__

버전이 잘 출력되면 설치가 정상적으로 된것이다.

설치 오류

ImportError 가 난 경우

환경 변수가 잘 입력되었는지 확인하고 등록이 안되있으면 이 두가지를 입력해 준다.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 \bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 \bin\extras\CUPTI\libx64

DLL load failed가 뜨는 경우

cuDNN의 파일들을 CUDA 디렉토리에 잘 넣었는지 확인하고 그래도 오류가 나면

Anaconda navigator에서 가상환경을 새로 생성하고 tensorflow-gpu버전을 직접 설치한다.