윈도우10에 딥러닝 환경 구축의 모든 것.. 이고 싶어요(tensorflow, GPU, CUDA, cudnn)

내 환경

Window 10

GPU : GTX 1060 6GB

 

목차

1. 아나콘다 환경 생성

2. Nvidia driver 설치 (생략)

3. CUDA Toolkit 설치

4. Cudnn

5. 테스트

 

 

1. Anaconda 환경 생성 및 패키지 설치

conda create -n 가상환경이름 python=3.6
conda activate 가상환경이름

#패키지 설치
pip install tensorflow==2.2.0
pip install tensorflow-gpu==2.2.0
pip install pandas matplotlib seaborn scipy
pip install keras==2.2.4

 

2. CUDA Toolkit 설치

필자는 11.2를 설치했음 -> 10.1로 변경

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive

 

3. cudnn 설치

필자는 CUDA 11.x 버전을 지원하는 최신 cudnn을 설치했음 (cudnnv8.9.7) -> v7.6.0으로 변경

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuDNN Archive

 

 

 

4. 중간점검

압축 폴더 -> cuDNN 디렉터리

.exe 프로그램 CUDA toolkit 파일

 

먼저 .exe파일을 실행하여 cuda toolkit을 설치해준다

그 다음 cuDNN 디렉터리를 압축한다.

그러면 다음과 같이 파일이 나타난다

 

 

 

이 친구를 복사할 것이다, 엄밀히 말하면 덮어쓰기 할거다

위치는 다음과 같다 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

 

이미 bin, lib 등등 파일이 있는데 덮어쓰기 해준다

 

5. 환경변수 설정

 

Path 더블클릭

아래서부터 3개 경로 추가 (버전에 맞게 수정하면됨)

 

6. Test

nvidia-smi 가 안뜬다면 아래에 해결 방법을 추가해 놨다!

nvidia-smi

 

nvcc -V

 

 

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

 

 

7. Trouble Shooting

nvidia-smi 했을 때 그래픽 카드가 잡히지 않을 때

 

 

 

 

 

<Reference>

https://ingu627.github.io/tips/install_cuda/

https://sanghyu.tistory.com/35