[Python] Tensorflow 설치하기

이전에 Tensorflow 설치에 대하여 간단한 설명을 한 적이 있다. 

그러나 프로그램 설치가 사람살이와 비슷하여 그렇게 쉽게만 되던가?

그래서 나에게 필요한 부분만 정리하였다.  

아쉽게 TPU이용방법은 정리하지 못하였다. 필요하다면 다음에 정리할 예정이다. 

1. Tensorflow 를 사용하는 방법에는 3가지

1) Local Computer 에서 사용하는 방법 

- CPU를 이용하는 방법

- GPU를 이용하는 방법

2) Remoter Computer 에서 사용하는 방법

- TPU를 이용하는 방법 

 

2. NVIDIA Graphic Driver 설치

1) GPU가 장착된 Driver를 다운로드 받아 설치한다. 

2) NVIDIA Driver의 설치 내용 확인하기

  - Driver 설치 경로로 이동한다. 

  - 설치 경로: C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI>

  - 확인 명령: nvidia-smi

  - 명령어를 실행하면 아래와 같은 결과를 얻을 수 있다.

  - Driver Version: 426.00, Cuda Version: 10.1을 사용하고 있다고 보여 준다.

  - 그외 GPU 작동에 관한 상세한 내용을 보여 주고 있으며, 친절하게도 GPU에서 어떤 프로그램이 사용중인지도 보여준다.

3. CPU를 이용할 때 설치하는 절차 

1) Python 을 설치한다. 

  - Python 설치 파일의 다운로드는 아래 URL 에서 가능하다. 

  - 다운로드 경로 : https://www.python.org/downloads/

Download Python

 

2) Tensorflow 를 설치한다. 

  - Tensorflow 설치는 이전에 설명을 했던 것과 동일 한 방법을 사용한다. 

  - 설치 명령 : pip install tensorflow 

  - 업그래이드 명령 : pip install --upgrade tensorflow

 

4. GPU를 이용할 때 설치하는 절차

1) Python 을 설치한다. 

  - Python 설치 파일의 다운로드는 아래 URL 에서 가능하다. 

  - 다운로드 경로: https://www.python.org/downloads/

Download Python

 

2) CUDA Toolkit 을 설치한다. 

  - CUDA Toolkit 이 설치되어야 GPU를 인식한다. 

  - 다운로드 경로: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

CUDA Toolkit 10.1 Update 2 Download

  - CUDA가 정상적으로 설치되었는지 확인가능하다. 

  - 설치 경로: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin

  - 확인 명령: nvcc --version

  - 명령어를 실행하면 아래와 같은 결과를 얻을 수 있다.

  - V10.1.243 Version을 사용하고 있음을 알 수 있다.

 

3) cuDNN 을 설치한다. 

  - DeepLearning 을 위하여 Nvidia 에서 제공하는 라이브러리이다. 

  - 다운로드 경로: https://developer.nvidia.com/cudnn 

NVIDIA cuDNN

  - 설치 경로 : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

 

4) Tensorflow GPU를 설치한다. 

  - Tensorflow GPU의 설치는 이전에 설명 했던 것과 동일한 방법을 사용한다. 

  - 설치 명령: pip install tensorflow-gpu

  - 업그레이드 명령: pip install --upgrade tensorflow-gpu