[window & 아나콘다 & 텐서플로 GPU] 설치하는 방법

* WINDOW에서 매번 아나콘다를 통해서 텐서플로를 설치하지만, GPU가 잘 잡히지 않아서 고생했을 때 해당 방법으로 문제를 해결하여 정리함.

 

** 설치 순서

1) ANACONDA 설치

  -> ANACONDA를 설치하면 PYTHON과 많은 패키지 들이 한번에 설치 되는데 아래와 같이 Python 3.11 로 설치가 된다.

      그러나 현재 tensorflow에서 윈도우로 아래와 같이 2.10이 GPU를 지원하는 마지막 릴리스로 2.10을 설치하기 위해서  

      PYHTON 3.11 보다 낮은 버전이 필요하다.

--> 그래서 ANACONDA 설치 후 가상환경을 생성하고 그 환경에 PYTHON 3.9 버전을 설치하고 텐서플로를 실행하는

     순서로 진행된다.

 

2) ANACONDA 설치 후 가상환경 생성

https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ko#windows-native_1

pip로 TensorFlow 설치

 

위의 단계별 지침을 따라한다. 여기서 tf 라는 가상환경을 생성하는 이유는 아나콘다 설치 시 자동으로 설치 되는 python 3.11에서는 tensorflow gpu 버전이 지원이 되지 않기 때문에 python 3.9를 설치하기 위함이다.

 

1) 다음 명령을 사용하여 tf 라는 새 conda 환경을 만듭니다.

conda create --name tf python=3.9

 

2) 다음 명령을 사용하여 비활성화하고 활성화할 수 있습니다.

conda deactivate
conda activate tf

 

3)  GPU 설정

TensorFlow를 CPU에서만 실행하는 경우 이 섹션을 건너뛸 수 있습니다.아직 NVIDIA GPU 드라이버가 없다면 먼저 설치하세요.그런 다음 conda와 함께 CUDA, cuDNN을 설치하십시오.   

***** 여기서 반드시 GPU 드라이버 최신버전으로 업데이트

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

 

4) TensorFlow에는 최신 버전의 pip가 필요하므로 최신 버전을 실행하려면 pip 설치를 업그레이드하세요.

pip install --upgrade pip

# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11"

 

 

 

3) PYCHARM을 통해서 환경 잡는 법

1) Anaconda prompt 를 통해서 activate를 할 수 있으며, pycharm에서 사용하기 위하여 interpreter를  setting 해야한다.

2) 기본 ANACONDA 설치 시 가상 환경 주소는 (BASE)로 이 때 INTERPRETER는 

 

  --- 기본 설치 주소 : C:\Users\XXXXX\anaconda3   내의 python.exe 가 (BASE)의 버전이다.

  --- 설치된 interpreter를 불러오기 위해서는 아래의 그림과 같이 python.exe 를 불러온다.

 

 

3) 위에서는 tf 라는 가상환경을 다시 만들었으므로, tf 를 잡아 주어야 한다. 

--> (tf) 가상환경 만들기 전  

        --- 기본 설치 주소 : C:\Users\XXXXX\anaconda3\envs      는 비어 있음.

        --- 가상 환경 생성 후 envs 내에 tf 라는 폴더가 생김

  --- 추가 가상환경 interpreter 설치 주소 : C:\Users\XXXXX\anaconda3\envs\tf   내의 python.exe 가 (tf)의 버전이다.

 

위와 같이 pycharm에서 existing으로 envs / python.exe를 설정해 주면 Tensorflow가 생성된 가상환경을 사용할 수 있다.

 

 

만일 주피터 노트북을 사용한다면 아래와 같이 kernerl를 연결해서 사용할 수 있다.

https://chancoding.tistory.com/86

Jupyter Notebook에 가상환경 Kernel 연결하기