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윈도에서 파이썬 텐서플로 GPU 설치하는 법 📂프로그래밍

윈도에서 파이썬 텐서플로 GPU 설치하는 법

가이드

텐서플로 GPU는 보통 프로그램처럼 그냥 설치파일 하나로 쉽게 설치하기 어렵다. 이런 저런 문제가 있다면 컴퓨터 자체를 밀고 처음부터 설치하는 게 편하고, 처음 시도한다면 열 번은 밀 각오를 하는 편이 좋다.


Step 1. NVIDIA GPU 드라이버 설치

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NVIDIA 제어판에서 그래픽사양을 확인하고 알맞는 드라이버를 선택한다. 언어 설정은 한국어로 해도 상관 없을테지만, 이런 설치 작업에서는 가능한 영어를 고르는 편이 낫다.

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설치 프로그램을 실행하자. 잘 모르겠으면 무조건 기본설정대로 가자.

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Step 2. pip를 통한 tensorflow 패키지 설치

pip3 install tensorflow-GPU

powershell 콘솔에서 위와 같이 명령을 내려 tensorflow를 설치한다.

설치가 끝나면 파이썬을 실행하고 다음과 같은 명령을 내려보자.

import tensorflow as tf

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에러는 아니지만 아래와 같은 경고가 뜰 수 있다. 텐서플로 자체는 문제가 없지만 GPU를 사용하는 쪽에 뭔가 문제가 있는 것이다. 일단 넘어가자.

2021-04-27 13:47:26.034931: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
2021-04-27 13:47:26.035108: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
INFO:tensorflow:Enabling eager execution
INFO:tensorflow:Enabling v2 tensorshape
INFO:tensorflow:Enabling resource variables
INFO:tensorflow:Enabling tensor equality
INFO:tensorflow:Enabling control flow v2

Step 3. CUDA Toolkit 설치

다시 powersehll로 돌아와 nvidia-smi를 입력해보자. 다음과 같이 우측 상단에 어떤 CUDA version을 사용해야하는지 출력될 것이다.

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

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위 페이지에서 자신의 운영체제에 맞는 CUDA Toolkit을 설치하자. 이 경우엔 2021년 4월에 릴리즈된 11.3버전을 받았다.

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Step 4. cuDNN 설치

https://developer.nvidia.com/cudnn

위 사이트에서 받은 cuDNN SDK의 압축을 풀고 수동으로 직접 폴더에 붙여넣어줘야한다. 참고로 이 단계에서는 NVIDIA 계정을 요구한다.

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다운로드 받은 압축파일 cudnn-11.3-windows-x64-v8.2.0.53.zip을 풀면 다음과 같은 cuda 폴더가 생긴다.

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C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

위 경로에는 위에서 설치한 CUDA가 버전별로 분리되어있다. 이 포스트의 경우에는 계속 CUDA의 버전이 11.3 이었으므로 11.3 폴더로 들어가보도록하자.

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cuDNN SDK를 풀었을 때 있었던 cuda 아래의 bin, include, lib 이 보인다. 이들 폴더를 덮어씌워지도록 복사→붙여넣기를 하자.

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Step 5. 확인

import tensorflow as tf

다시 파이썬을 실행하고 위의 커맨드로 파이썬을 불러보자. 그러면 Step 2에서와 달리 다음과 같이 잘 실행되는 것을 확인할 수 있다.

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2021-04-27 14:18:51.570857: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
INFO:tensorflow:Enabling eager execution
INFO:tensorflow:Enabling v2 tensorshape
INFO:tensorflow:Enabling resource variables
INFO:tensorflow:Enabling tensor equality
INFO:tensorflow:Enabling control flow v2

환경

  • OS: Windows
  • Python: 3.9.4
  • tensorflow-gpu: 2.5.0rc1
  • CUDA Toolkit: 11.3