Tensorflow GPU 설정

# 목 차 #
1. 버전 및 정보
2. 사용방법
3. 결론

1. 버전 및 정보

GPU : NVIDIA GeForce RTX 2070

OS : window10

python : 3.7.13

tensorflow :  2.6.0

tensorflow-gpu : 2.6.0

 

계속 GPU 인식을 못하길래 여러 블로그를 수소문하고 탐사하여 다시 설치하는 중

일단 python 버전이 달라 에러가 생기는 것 같아서 아나콘다로 가상환경을 따로 구축하였다. 

 

2. 사용방법

가상환경에 이전에 설치했던 tensorflow를 아나콘다 cmd를 통해 깨끗하게 삭제한다 ^^. 

conda uninstall tensorflow-gpu
conda uninstall tensorflow

그리고 다음 명령어를 입력한다.

conda install -c anaconda tensorflow-gpu==2.6.0
# tensorflow-gpu 버전은 본인 환경에 맞게 설정, python=3.7
# -c anaconda를 꼭 붙여줘야 함
# 위 코드 실행 시 아래 사진처럼 설치할 패키지 중 cuda와 cudnn이 포함되어 있음

꽤 오랜시간동안 뭔가가 막 설치가 된다... 성공했음 좋겠다. 두근두근...

다음 파이썬 코드를 실행해보자.

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

오우.. 드뎌 됐다 하 진짜 ㅋ 개빡치는 GPU 세팅

두 번은 하고 싶지 않다 삽질의 삽질 ㅋ 후....

 

 

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※ 여기부터 망한 설치 방법입니다. 보든지 말든지

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먼저 아까 구축한 가상환경에 tensorflow와 tensorflow-gpu를 설치한다. 버전은 2.6.0

 

pip install tensorflow==2.6.0
pip install tensorflow-gpu==2.6.0

다음 코드를 사용하여 현재 GPU가 연결되었는지 확인한다.

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

 

결론

CPU로 되어있군.

 

1) NVIDIA® GPU 드라이버 설치

일단 내 컴퓨터에 장착된 그래픽 카드의 종류를 확인하고 아래 링크로 들어가서 드라이버를 다운받는다.

https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us 

Download the latest official NVIDIA drivers

본인컴퓨터의 GPU의 버전이 뭔지 모르면 (https://mal744.tistory.com/34) 이거 블로그 보고 내 GPU를 확인하면 된다.

NBIDIA GeForce RTX 2070

내가 사용하고 있는 GPU는 NVIDIA GeForce RTX 2070 이다.

search 버튼을 누르면 다음과 같이 나온다.

다운로드 버튼을 눌러 다운로드를 진행한다.

다운로드 중 띠링띠링...

나는 뭐가 뭔지 잘 몰라서 첫번째 선택해서 했는데

굳이 첫번째로 할 필요는 없는거 같다. 용량도 크구..ㅋ

빠른 설치 ㄱㄱ

다운로드가 끝나면....cmd 창(window키 + R)에다가 다음 명령어를 입력하여 제대로 설치되었는지 확인한다.

nvidia-smi

 

여기서 상단 오른쪽에 CUDA Version을 잘 확인해야한다.

다음 단계에서 CUDA 버전이 잘 맞아야 텐서플로우에서 GPU를 제대로 인식하기 때문이다.

내 경우 cuda 버전은 11.6이다.

 

 

2) CUDA® Toolkit 설치

위에서 확인했던 CUDA 버전을 다운받아서 설치한다. 다음 링크로 적속해서 다운로드하면 된다.

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

CUDA Toolkit Archive

링크로 접속해서 11.6 버전의 CUDA를 클릭한다.

CUDA Toolkit 11.6.0

나는 윈도우 사용자이기 때문에 다음과 같이 선택하여 다운로드를 진행하였다.

window, x86_64, 10, exe(local)

혹시 본인 컴퓨터 window 버전을 모르면 시작에다가 winver를 검색해서 실행하면 윈도우 버전을 알 수 있다.

Window version 확인

cuda 용량이 2.6G..ㅋㅋ 쭉쭉쭉 확인, 다음 눌러가면서 다운로드를 완료한다.

 

3)  cuDNN SDK 8.1.0 다운 및 CUDA 설치 폴더로 덮어쓰기

cuda 설치가 끝났으면 cuDNN을 설치한다.

다음 링크로 들어가서 회원가입 후 다운로드하면 된다!

https://developer.nvidia.com/cudnn

CUDA Deep Neural Network

 

Local Installer for Windows(Zip)

난 여기서 가장 첫번째의 for windows로 설치했다.

다운받은 cuDNN파일을 압축을 풀고 아까 설치했던 CUDA 폴더에 덮어씌우면 된다.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6

나는 위 경로에 CUDA가 설치되어있다. 각자 컴퓨터마다 다를 순 있으나 따로 설정해주지 않았으면

대부분 위의 경로랑 똑같을 듯

암튼 저기 경로로 가서 아래 사진과 같은 cuDNN의 폴더(bin, include, lib)를 복사해서

cuDNN

CUDA 폴더의 경로로가서 붙여넣기(덮어씌우기)한다.

CUDA

붙여넣기 끝~

 

4) 마지막 환경 변수 설정

아까 붙여넣기한 폴더에 접근할 수 있도록 환경변수를 설정한다.

시작에 시스템환경변수편집을 검색해서 들어간다.

다음 사진과 같이 시스템 속성 창이 뜨면 환경변수를 클릭한다.

환경 변수 창이 뜨면 path를 더블클릭

환경 변수 편집창이 뜨면 새로만들기를 눌러서 아까 덮어쓰기한 bin, include, lib의 절대경로를 입력하고 확인을 누른다.

cuDNN의 경로가아닌 CUDA의 경로에 있는 bin, include, lib 폴더의 경로이다.

아래 폴더!

암튼 이렇게하면 환경설정 끝~

 

5) TEST

안됀다 진짜

하. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ짜증난다

 

다시 처음부터(22.05.27) 하는 건 맨처음에 썼음

 

3. 결론

여러 블로그를 탐사하면서 확인한 결과 모든 사람들이 gpu 세팅하다가 화가나는것 같다.

여러번 삽질을 통해 얻은 결과 가장 편리하게 하는 방법은

1) 아나콘다로 python 3.7버전의 가상환경을 먼저 구축하고

2) 거기에 tensorflow 3.6 버전을 설치

3) 그리고 터미널 켜서 위에 적힌 명령어입력

4) 그리고 파이썬 켜서 gpu 인식되는지 확인

난 이런 프로세스로 성공했다. 아무튼 간에 또하고 싶진 않다^^

이렇게해도 에러가 나는 사람들은 본인의 GPU 이름을 검색해서 다른 사람들이 주로 사용하는 버전을 고대로 이용해서

설치하는걸 추천한다. 괜히 이것저것 만지다 환경만 꼬이고 밀었다가 다시깔았다가 반복하면 성격만 더러워진당

 

참고한 사이트

• https://doitgrow.com/28
• https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=rhrkdfus&logNo=221620755869
• https://girlinthemirror.tistory.com/24
• https://sungkee-book.tistory.com/19

윈도우10에 Tensorflow와 Torch GPU 설치 한방에 하기