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딥러닝 환경 구축하기 (Tensorflow) - 1. 설치 본문

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딥러닝 환경 구축하기 (Tensorflow) - 1. 설치

글로벌한량 2018. 12. 9. 14:07

딥러닝 환경 구축하기 (Tensorflow) - 설치

이제껏 모든 실험은 연구실의 PC로 진행했었는데 이제 집에서도 딥러닝 실험을 돌리며 따뜻하게 겨울을 나야겠다는 생각에 오랜만에 환경구축을 해보았다.

연구실에서는 Windows10 + Anaconda + CUDA 8.0 + cuDNN 조합이었는데, 이번에 집에서 세팅한 환경은 Windows10 + Anaconda + CUDA9.0 + cuDNN이다.

간단하게 과정을 설명하기 위해 링크 위주로 포스팅을 진행한다. 편의상 Windows10은 설치 되어 있다고 가정한다. 설치 순서는 다음과 같다.

0. Python 3.6.7

설치 링크 : https://www.python.org/downloads/ - Download Python 3.6.7
Python은 Tensorflow 등의 딥러닝 프레임워크가 동작하는 기반 언어이다. 18.12.09 현재 Tensorflow는 Python 3.7은 지원하지 않으므로 3.6을 설치한다.

1. Anaconda

설치 링크 : https://www.anaconda.com/download/
아나콘다는 Virtual Environment를 제공한다. Instraller를 다운받고 기본 세팅대로 next를 연타하여 설치하면 된다. CUDA와 CuDNN을 모두 설치하고 나면 사용법에 대해 설명하도록 하겠다.

2. CUDA Toolkit 9.0

설치 링크 : https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive Windows - 10 - exe (local) 선택
CUDA는 Nvidia 그래픽 카드의 CUDA 프로세서를 통해 빠른 연산을 가능케하는 툴킷이다. Multi-processing 등의 가속 연산 작업에 주로 사용되며, 매우 많은 연산이 필요한 딥러닝에서 필수적이라 볼 수 있다. 마찬가지로 기본 설정대로 설치하면 된다.

3. cuDNN

설치 링크 : https://developer.nvidia.com/cudnn - Nvidia 회원가입 - Download cuDNN - v7.4.1 for CUDA 9.0 - for Windows 10
cuDNN은 CUDA를 딥러닝용으로 사용할 수 있게 해주는 라이브러리다. CUDA Toolkit 9.0을 모두 설치한 뒤, 다운받은 cuDNN의 bin, include, lib폴더를 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 경로에 덮어쓰기로 복사해넣으면 완료.

Anaconda & Tensorflow 사용법

다음 포스팅참조.

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