[세팅] window10 tensorflow gpu 설치하기

노트북을 새로 구매하면서 세팅하는 것을 정리하려고 적는 글입니다.

평소에 mac 혹은 ubuntu에서만 딥러닝 세팅을 했었는데 윈도우는 처음이라 정리해보려고 합니다.

 

1. 그래픽 드라이버, 파이썬 설치

기본 단계입니다. nvidia 사이트에 들어가서 적절한 그래픽 드라이버를 다운받습니다.

저는 Geforce experience를 설치해서 드라이버를 설치했습니다.

파이썬은 3.6버전을 설치했습니다.

 

2. Microsoft Visual C++ 2015 설치하기

기존에 visual studio를 설치하셨다면 해당 단계는 건너가셔도 될 듯합니다.

tensorflow.org의 pip설치 내용을 보면 윈도우에서는 Microsoft Visual C++ 2015를 설치해야 한다고 나와 있습니다.

해당 링크에 접속해서 아래 사진에 표시되어 있는 것을 다운 받습니다.

이 단계가 필요한 이유는 텐서플로우가 밑에서는 c++를 기반으로 작동하기 때문입니다.

 

2. Cuda tool kit 10.0

다른 운영체제와 크게 다를건 없는거 같습니다. 그래픽 드라이버를 설치해주고 여기에서 cuda toolkit을 설치해줍니다.

아래 그림과 같이 제 노트북의 GPU가 1660TI이기 때문에 cuda toolkit버전을 10으로 다운받았습니다.

자신의 그래픽카드에 맞춰서 다운 받아주시면 됩니다.

 

(19.08.23 기준으로 cuda를 10.1로 설치하니 오류가 나왔습니다. 오류는 10.0에 존재하는 dll을 찾지 못한다는 것이었습니다. 오류 발생 후 10.0버전으로 설치를 하니 정상적으로 작동했습니다. 참고해주시면 좋을거 같습니다.)

 

 

다 설치가 된 다음에는 윈도우의 cmd창에서 "nvcc --version"이라고 입력하셔서 잘 설치가 되었는지 확인할수 있습니다.

3. cudnn 설치하기

이번에는 cudnn을 설치합니다. 이번에도 nvidia의 사이트에서 설치합니다. 해당 링크는 여기입니다. cudnn은 방금 설치했던 cuda의 버전에 영향을 받습니다. 자신이 설치하신 버전에 맞춰 다운받아 주시면 됩니다.

 

저는 명령어를 통해 버전을 확인해보니 10.0 버전이므로 cudnn을 가장 상단에 있는 것을 다운 받았습니다.

참고로 다운에는 아이디 생성이 필요합니다. 아이디를 만들고 로그인해서 다운받아줍니다.

 

다운을 다 받으시면 실행파일이 아닌 압축파일이 다운됩니다.

압축을 해제하시면 아래 그림과 같이 bin, include, lib의 3 폴더가 있습니다.

해당폴더들을 "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1" 이 경로에 옮겨줍니다.

 

만약 동일한 폴더가 존재하여 대체하겠느냐는 등의 메시지가 나올경우 대체가 아니라 합치는걸로 선택해주시면 됩니다.

 

4. 환경 변수 확인.

거의 다 온거 같습니다. cuda와 cudnn을 설치한 후에 환경 변수가 올바로 설정되었는지 확인해야 합니다.

tensorflow.org에서는 친절하게도 무엇무엇이 설정되어야 한다고 설명해주고 있습니다.

해당 링크에 들어가셔서 본인의 환경변수 설정이 제대로 되었는지 확인해주시면 됩니다.

저는 두번째 설정이 안되어 있어서 추가해주었습니다.

 

윈도우에서 환경변수를 설정하는 방법은  window 10을 기준으로 윈도우 검색창에 "시스템 환경변수 편집"이라고 검색해주시면 아래와 같은 창이 열립니다.

 

창에서 하단 부분의 환경 변수를 클릭해주시면 환경 변수를 설정해줄수 있는 창이 생성됩니다.

 

5. 설치 확인을 위한 테스트 코드 실행해보기.

여기까지 설치를 하시면 GPU연산을 사용해서 딥러닝을 하실 준비가 다 끝났습니다.

 

저는 확인을 위해서 Tensorflow.org에 있는 테스트 코드를 실행해보았습니다.

 

물론 실행 전에 "tensorflow-gpu"를 설치해 주셔야 합니다.

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
 
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
 
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
 
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

위 코드를 사용하시는 IDE에 넣고 실행했을때 정상적으로 작동한다면 설치 완료 입니다.