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52번째 줄: − |- − |GPU사용준비 − | − * 텐서플로우 버전에 맞게 [https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal CUDA], [https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cuDNN]를 설치해준다. CUDA는 그냥 설치하면 되고, cuDNN은 CUDA에 맞는 것을 다운받아 압축을 푼 후 내부의 파일들을 CUDA의 폴더에 복사해주면 된다. 기본경로는 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v버전 형태이다. − * 시스템 환경변수 편집 -> 고급 -> 환경변수(Edit environment for your account)에서 system variables 중 CUDA_PATH가 있는지 확인.
→OS에 따른 설치
!설명
!설명
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|사전준비
|GPU사용준비
|이 과정은 GPU를 사용할 때 진행한다.(CPU만 사용한다면 바로 설치로 넘어가면 됨.)
* 텐서플로우 버전에 맞게 [https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal CUDA], [https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cuDNN]를 설치해준다. CUDA는 그냥 설치하면 되고, cuDNN은 CUDA에 맞는 것을 다운받아 압축을 푼 후 내부의 파일들을 CUDA의 폴더에 복사해주면 된다. 기본경로는 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v버전 형태이다.
* 시스템 환경변수 편집 -> 고급 -> 환경변수(Edit environment for your account)에서 system variables 중 CUDA_PATH가 있는지 확인.
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|설치
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# tensorflow가 요구하는 파이썬 버전 확인하고 다시 설치해준다.(https://www.tensorflow.org/install?hl=ko)
# tensorflow가 요구하는 파이썬 버전 확인하고 설치해준다.(https://www.tensorflow.org/install?hl=ko)
# pip install --upgrade pip
# pip install --upgrade pip
#<code>pip install tensorflow</code>를 할 때 <code>ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow</code>가 뜬다면 파이썬이 64bit용이 아니기 때문이다.(텐서플로우는 64bit 기반)
#CPU만 쓴다면 <code>pip install tensorflow</code>, GPU를 사용한다면 <code>pip install tensorflow-gpu</code>
#위 작업에서 <code>ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow</code>가 뜬다면 파이썬이 64bit용이 아니기 때문이다.(텐서플로우는 64bit 기반)
# cpu stable 버전이 요구하는 넘파이 버전이 일정 미만일 수 있다.
# cpu stable 버전이 요구하는 넘파이 버전이 일정 미만일 수 있다.
텐서플로우 버전 확인
텐서플로우 버전 확인
> tf.__version__
> tf.__version__
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|}
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