편집
1,408
번
바뀜
둘러보기로 가기
검색하러 가기
잔글47번째 줄:
47번째 줄: + + 55번째 줄:
57번째 줄: + + + + + + +
편집 요약 없음
> tf.__version__
> tf.__version__
import할 때 GPU 사용 가능한 버전에선 무언가가 없다며 오류가 뜰 것이다.
|-
|-
|GPU사용준비
|GPU사용준비
* 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 해당하는 폴더에 내용물들을 복사해주면 된다. 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 해당하는 폴더에 내용물들을 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.
* 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.
$ python
> import tensorflow as tf
> tf.__version__
|}
|}
|-
|-