TensorFlow(텐서플로우)Deep Learning 환경 구축하기! 2번

안녕하세요, 이상현입니다.

이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어서

개발환경 구축을 이어서 진행을 하겠습니다.

이번 포스팅에서는 NVIDIA GPU를 활용하기 위한 CUDA, cuDNN설치가 되겠습니다.

1. CUDA Toolkit 설치하기

CUDA Toolkit Download  <-- Click

운영체제를 선택합니다. 저는 Window를 기반으로 설치하기 때문에 Window를 선택합니다.

Version을 선택합니다. Version은 자신의 운영체제에 맞게 32비트 64비트 선택합니다.

Installer Type을 선택합니다.

Down load를 클릭합니다.

경로를 선택합니다.

시스템 호환성을 검사합니다.

동의 클릭

다음 클릭

설치를 진행합니다.

다음 클릭

지금 다시 시작 클릭

2. cuDNN 설치하기

cuDNN Download  <-- Click

Download cuDNN 클릭

Join now 클릭

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그럼 다시 처음부터 cuDNN클릭을 합니다.

간단하게 Survey를 진행합니다.

동의 클릭

CUDA Version에 맞는 cuDNN을 설치합니다.

우리는 CUDA 9.0을 설치했기에, 

Download cuDNN v7.1.3 [April 17, 2018], for CUDA 9.0을 클릭

운영체제 Version에 맞게 다운 받습니다.

압축을 풀면 cuda directory안의 bin Directory를 들어가면 dll이 있습니다.

cudnn64_7.dll 파일을 아래의 경로에 넣어줍니다.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

ANACONDA를 실행합니다.

import tensorflow as tf

welcome =tf.constant("Welcome to TensorFlow!!")

sess = tf.Session()

sess.run(welcome)

위 코드를 입력하여 TensorFlow가 정상 동작하는지 확인합니다.

Welcome to TensorFlow!!가 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.

위 코드는 다음 게시물에서 설명하겠습니다.

이것으로 Tensorflow 개발환경 구축하기를 마무리 하겠습니다.

감사합니다.