2. Anaconda Tensorflow GPU 버전 설치 (2019.4 수정)

Reference : https://medium.com/@hussnainfareed/setup-an-environment-for-machine-learning-and-deep-learning-with-anaconda-in-windows-5d7134a3db10

GPU: 2018. 3월에는 1080ti, 2019년 4월에는 Titan V 였습니다.


0. Visual Studio 설치 (2019.4 추가)

CUDA 9.0에서는 어떤 버전까지 지원했는지를 모르겠지만, CUDA 10.0으로 다시 설치하다보니, Visual Studio IDE를 설치해야 CUDA가 설치가 되는데,

최신버전은 Visual Studio 2019이나, 이 경우 CUDA 10에서 인식을 못해, 설치시 ‘Not compatible’이라는 경고창이 뜬다.

https://www.visualstudio.com/ko-kr/downloads/download-visual-studio-vs

이 페이지 아래로 조금만 내려가면 2017버전을 설치할 수 있고, 이 경우 에러메세지가 뜨지 않는 것을 확인했다.


1. Anaconda3 설치 (Python 3.x)

설치 후 anaconda prompt로 들어가서 업데이트

conda update conda
conda update --all ("-"두개)

2. CUDA 툴킷과 cuDNN 설치

[2019.4]

[2018.3]

  1. https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 원래 주소이나, 아래에서 9.0을 받는다.
  2. https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

이 작업을 실행할 당시(2018년) tensorflow 1.5 버전은 cuda 9.1을 지원하지 않는다. (모르고 9.1 먼저 설치했다가 9.0을 다시 설치했다. 9.1은 지우지 않았다)

  1. 환경변수에 bin 주소 (일반적인 주소는 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 )를 PATH에 추가해준다.
  2. CUDA 9.0에 해당하는 cuDNN을 받는다. (https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)

(당시에 9.0 중복설치시 환경변수에서 9.1에 관련된 내용을 다 제거했다)


3. Anaconda 환경 생성

Conda prompt로 진행하였다.

conda create -n cuda pip python=3.6
conda activate cuda

cuda는 이름이다. -n 뒤에 원하는 이름으로 바꾸자,

python 3.6으로 할 경우 markupsafe(jupyter dependency)에서 utf-8 관련 encoding 에러가 났었다(2018년)

다시보니 3.6이 아니라 3.7인 경우였던 것 같다. Keras가 문제 없이 돌아갔던 python 버전을 보니 3.6으로 설치되어있었다. (2019.4)

 

pip install notebook
pip install jupyter-tensorboard
pip install --upgrade tensorflow-gpu  ("-" 두개)

이것으로 기본작업 끝

실행시 출력되는 avx 등의 CPU extension에 대한 warning을 안보이게 설정

# Just disables the warning, doesn't enable AVX/FMA 
import os 
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
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4 comments
  1. Window CUDA설치로 검색해 들어와 좋은 참고가 되었습니다.
    저도 어느 병원의 전임의라 더욱 반갑네요.
    하고자 하시는 일 건승하시길!

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