python tensorflow gpu 사용 설정

이 망할 컴퓨터에서 gpu를 사용하기는 쉽지 않다 

그래서 그 망할 방법을 알려준다 

 

일단 

 

1번

https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr 

Download the latest official NVIDIA drivers

이곳에 가서 망할 컴퓨터에 설치된 gpu 에 해당하는 드라이버를 다운 받고 설치한다 

그리고 cmd 창에 nvidia-smi 를 치면 이런식으로 gpu 정보가 나오면 된다

 

2번

여기서 중요한데  CUDA와 cudnn 을 설치해야한다 

이 망할 것들이 버젼에 민감해서 텐서플로우와 gpu에 맞는 버전을 설치해야한다 

 

하지만 아래 그림을 보면 tensorflow 2.4.0 버젼 이상은 모두 같은 쿠다와cudnn 버젼을 사용한다

이게 무슨 소리냐면 그냥  이 개같은 것들 그냥 무조건  cudnn 버젼은 8.1 ,쿠다는11.2 버젼을 다운 받는다 

 

(이때 위에서 실행한 nidia-smi에 나온 버젼이 11.2보다 크면 상관없는데 만약 작다면 그냥 그에 맞는 쿠다와 cudnn을 설치한다)

 

쿠다

https://developer.nvidia.com/cuda-11.2.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 

CUDA Toolkit 11.2 Downloads

쿠다먼저 설치한다

 

cudnn 이건 로그인이 필요하다 

https://developer.nvidia.com/cudnn

CUDA Deep Neural Network

 

cudnn 압축 풀어서

이 파일 모두 복사해서

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

이 파일에 속에 붙여넣기 한다  (다른버젼은 버젼이름 다르다)

 

여기까지 하면 끝나야 하지만 확실하게

시스템 환경변수 편집 들어가서

path 에 

 

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\lib

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include

추가해준다 

 

그리고 텐서플로 2.4 이상 아무거나 다운하면 끝 가상환경이 좋을듯

가상환경에 텐서플로 설치하고 

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

이걸 입력 했을때 아래처럼 GPU정보가 나온다면 잘 설치 끝