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* 필요한 텐서플로우를 설치한 후 다음 링크에서 호환되는 버전을 찾는다. https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations

* 필요한 텐서플로우를 설치한 후 다음 링크에서 호환되는 버전을 찾는다. https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations

* 텐서플로우 버전에 맞게 [https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDA], [https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cuDNN]를 설치해준다. CUDA는 그냥 설치하면 되고, cuDNN은 맞는 것을 다운받아 압축을 푼 후 내부의 파일들을 CUDA의 이름이 겹치는 폴더에 내용물들을 복사해주면 된다.(그냥 CUDA 안에 전체 폴더를 끌어다 놓으면 파일들을 알아서 옮긴다.) 기본경로는 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v버전 형태이다.

* 텐서플로우 버전에 맞게 [https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDA], [https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cuDNN]를 설치해준다. CUDA는 그냥 설치하면 되고, cuDNN은 맞는 것을 다운받아 압축을 푼 후 내부의 파일들을 CUDA의 이름이 겹치는 폴더에 내용물들을 복사해주면 된다.(그냥 CUDA 안에 전체 폴더를 끌어다 놓으면 파일들을 알아서 옮긴다.) 기본경로는 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v버전 형태이다.(CUDA는 GPU에서 병렬 처리하는 알고리즘을 각종 언어에서 사용할 수 있게 해주는 기술, CuDNN은 가속화 라이브러리 등 일반적인 루틴을 빠르게 만들어주는 라이브러리.)

* 시스템 환경변수 편집 -> 고급 -> 환경변수(Edit environment for your account)에서 system variables 중 CUDA_PATH가 있는지 확인.

* 시스템 환경변수 편집 -> 고급 -> 환경변수(Edit environment for your account)에서 system variables 중 CUDA_PATH가 있는지 확인.

파이썬 콘솔에서 다음과 같이 다시 점검해보자.  위에서 떴던 오류가 이젠 없을 것이다.<syntaxhighlight lang="python">

파이썬 콘솔에서 다음과 같이 다시 점검해보자.  위에서 떴던 오류가 이젠 없을 것이다.<syntaxhighlight lang="python">