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822 바이트 추가됨 ,  2021년 4월 23일 (금) 15:07
편집 요약 없음
6번째 줄: 6번째 줄:  
=== 설치 ===
 
=== 설치 ===
 
설치가 까다로운 편이다. 요구하는 파이썬 버전 조건도 제한적이라 도커 안에서 다루는 편이 편할 것 같다.
 
설치가 까다로운 편이다. 요구하는 파이썬 버전 조건도 제한적이라 도커 안에서 다루는 편이 편할 것 같다.
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==== 의존성 확인 ====
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사용하는 버전이 안맞으면 계속 에러만 뜬다.
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{| class="wikitable"
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!tensorflow 버전
 +
!알맞는 CUDA
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|-
 +
|2.4.x
 +
|11.1
 +
|-
 +
|2.3.x
 +
|10.1
 +
|}
 +
 +
==== OS에 따른 설치 ====
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
!OS
 
!OS
20번째 줄: 35번째 줄:  
# tensorflow가 요구하는 파이썬 버전 확인하고 다시 설치해준다.(https://www.tensorflow.org/install?hl=ko)
 
# tensorflow가 요구하는 파이썬 버전 확인하고 다시 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)
+
#<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)
 
# cpu stable 버전이 요구하는 넘파이 버전이 일정 미만일 수 있다.
 
# cpu stable 버전이 요구하는 넘파이 버전이 일정 미만일 수 있다.
 
|-
 
|-
 
|GPU사용준비
 
|GPU사용준비
|텐서플로우 2.4.1 기준으로 [https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal CUDA 10.1], [https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cuDNN 7.6.4]를 설치해준다. CUDA는 그냥 설치하면 되고, cuDNN은 압축을 푼 후 내부의 파일들을 CUDA의 폴더에 복사해주면 된다. 기본경로는 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 이다.
+
|
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* 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.
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* 시스템 환경변수 편집 -> 고급 -> 환경변수(Edit environment for your account)에서 system variables 중 CUDA_PATH가 있는지 확인.
 
|}
 
|}
 
|-
 
|-
74번째 줄: 91번째 줄:  
</syntaxhighlight>
 
</syntaxhighlight>
 
|}
 
|}
=== 에러 ===
+
= 에러 =
 +
 
 +
== 패키지 버전관련 ==
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
!에러
 
!에러
82번째 줄: 101번째 줄:  
|Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
 
|Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
 
|2.1버전 이후부터 패키지에 CPU, GPU버전이 모두 설치된다.
 
|2.1버전 이후부터 패키지에 CPU, GPU버전이 모두 설치된다.
 +
GPU 도구가 설치되지 않았을 때 발생.
 
|
 
|
 
* CPU버전으로 실행(무시하고 진행하면 CPU버전으로 실행한다. 텐서플로우를 임포트 하기 전, 코드 상단에 os를 임포트하고 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'를 넣어주면 에러메시지도 없앨 수 있다. 부작용으로... 에러메시지를 못본다.(기본적인 에러메시지는 뜬다.))
 
* CPU버전으로 실행(무시하고 진행하면 CPU버전으로 실행한다. 텐서플로우를 임포트 하기 전, 코드 상단에 os를 임포트하고 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'를 넣어주면 에러메시지도 없앨 수 있다. 부작용으로... 에러메시지를 못본다.(기본적인 에러메시지는 뜬다.))
 
* GPU를 사용할 수 있는 환경 갖추기.(위 설치 참고.)
 
* GPU를 사용할 수 있는 환경 갖추기.(위 설치 참고.)
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|위와 같은 에러
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W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
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|의존성 문제. ㅅㅂ..
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|CUDA10.1을 사용하고 있다면 pip install tensorflow==2.3.0을 사용하고,
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tensorflow가 2.4.0 이라면 CUDA11.0 으로 올려야 한다.
 
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|-
 
|AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'
 
|AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'
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