Tensorflow 1.4 개발 환경 설치(Windows 10, CUDA 8.0, cuDNN v6.0, GPU 버전)

2016/10/13 - [Machine Learning/Tensorflow] - Ubuntu 16.04 LTS Tensorflow 개발 환경 설치(CUDA 8.0, cuDNN v5, GPU 버전)

2017/04/02 - [Machine Learning/Tensorflow] - Tensorflow MacOS 버전 설치 방법(CPU 버전)

2017/04/04 - [Machine Learning/Tensorflow] - Tensorflow 1.0 개발 환경 설치(Ubuntu 16.04 LTS, CUDA 8.0, cuDNN v5.1, GPU 버전)

Tensorflow Windows 10 GPU 버전을 설치해보자.

Tensorflow 공식 사이트 : https://www.tensorflow.org/install/install_windows

1. 그래픽 카드 드라이브 설정

컴퓨터에 해당하는 드라이브 버전 확인 후 설치((http://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr)

컴퓨터 재부팅 후 적용 완료

2. Anaconda 설치

Anaconda(https://www.anaconda.com/download/#windows)에서 Python3.6 버전 다운로드 후 설치

설치 완료 후

conda --version

입력해서 오류가 없으면 완료

3. CUDA Toolkit 설치

NVIDIA(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 접속 후 다운로드

다운 로드 후 설치

설치 경로 확인

설치 완료후

환경변수 > 시스템 변수 Path 경로 확인

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

4. cuDNN 설치

NVIDIA cuDNN(https://developer.nvidia.com/cudnn) 접속해 다운로드(NVIDIA 가입 필요)

Download cuDNN v6.0(April 27, 2017), for CUDA 8.0 다운로드 받기

다운로드 받은 후 압축 풀기

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 에 각 bin, include, lib 폴더 덮어쓰기

5. Tensorflow 설치

위에서 Anaconda 설치를 완료 했으니

Anaconda Prompt 실행

Tensorflow 라는 이름을 가진 conda 가상환경 만들기

conda create -n tensorflow python=3.5

※ conda 환경 : Virtualenv와 유사한 환경 시스템, 각기 다른 파이썬 프로젝트에서 필요한 패키지들의 버전이  충돌하지 않도록 다른 공간에서 운영함.

※ 가상환경의 이름은 원하는 이름으로 설정 가능하며, 편의상 이름을 tensorflow로 설정함, 가상환경을 구축했다해서 tensorflow가 설치되는 것은 아님

y 를 입력해 설치 진행

설치 완료 화면

생성한 tensorflow라는 이름을 가진 가상환경을 활성화

activate tensorflow

그림과 같이 가상환경으로 바뀐 것을 확인 후 tensorflow 설치

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

설치 완료 후 확인

python

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, Tensorflow!')

print(sess.run(hello))

오류없이 이 화면이 나오면 설치 완료 ~