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30번째 줄: − |- − |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. 52번째 줄:
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→OS에 따른 설치
!과정
!과정
!설명
!설명
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|설치
|설치
> tf.__version__
> tf.__version__
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|GPU사용준비
|필요한 텐서플로우를 설치한 후 아래 링크에서 호환되는 버전을 찾는다.
https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations
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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