[Tensorflow] CUDA 설치하기(Window)

(**tesnsorflow2.4 버전 기준입니다.)

tensorflow/cuNN/CUDA 호환버전확인하기

설치 전에 tensorflow버전과 호환되는 CUDA, cuDNN버전확인이 필수이다.

(처음에 이것때문에 5번인가 지웠다 깔았다 반복한...)

 

1. tensorflow버전 확인하기

tensorflow2.4버전을 사용중이다

 

2. tensorflow 버전과 호환되는 cuDNN, CUDA 버전확인하기

 tensorflow2.4 버전의 경우 cuDNN 8.0/ CUDA 11.0을 설치하면된다.  

더 자세한 내용의 아래에 첨부한 tensorflow링크에서 확인가능하다

Windows의 소스에서 빌드  |  TensorFlow

NVIDIA 드라이버 설치

아래의 사이트에서 해당하는 드라이버를 설치한다.

Download the latest official NVIDIA drivers

Win+R > cmd 입력후 아래 명령어 입력시 CUDA 버전및 드라이버 정보를 확인할 수 있다.

nvidia-smi

CUDA Toolkit 설치

아래의 링크에서 해당하는 toolkit을 다운로드한다.

CUDA Toolkit Archive

WIndows, *86, 10, local로 선택하고 다운로드하면된다.

 

동의하고 설치 진행 

cuDNN 설치 

cuDNN을 설치하려면 계정이 필요하다. 없다면 회원가입후 진행하면된다

cuDNN Archive

cuDNN 8.0버전중  for CUDA 11.0을 선택하여 설치를 진행한다.

 

다운받은 파일을 압축해제하여

Program Files>NVIDIA GPU Computing Toolfit > CUDA > v11.0 아래의 폴더에 붙여넣는다.

(덮어쓰기해도 상관없다!)

환경변수에 추가

CUDA, cuDNN 설치 디렉터리를 환경변수에 추가한다.

아래의 코드를 cmd창에 붙여넣기 하면 된다

SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\CUPTI\lib64;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include;%PATH%
SET PATH=C:\tools\cuda\bin;%PATH%

설치 확인 

vscode 터미널에서 아래의 코드를 실행한다.

import tensorflow

from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())

tensorflow.__version__

GPU정보가 출력되면 성공이다!

 

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

[] 리스트에 gpu정보가 반환되면 성공, 빈 리스트가 출력되면 실패이다.