딥러닝설치
TensorFlow 사전 호환성 검토
0) pip 패키지 설치
$ pip install tensorflow
- CUDA 지원카드에 대한 지원이 포함됨
- 기본버전이 1.15 이하라면 다른 명령어로 설치해야함.
- > $ pip install tensorflow == 1.15 # gpu 설치로 설정
1) tensorflow-gpu 를 설치하기 위해서는 호환성 검토를 필수로 진행해야함.
> 추후 업그레이드를 진행할때도 선행으로 진행되어야함.
1.1 하드웨어 요구사항
관련 url : ( https://www.tensorflow.org/install/gpu#hardware_requirements )
- NVIDIA GPU : CUDA 지원 GPU카드
1.2 소프트웨어 요구사항
관련 url : ( https://www.tensorflow.org/install/gpu#software_requirements )
[ NVIDIA 소프트웨어 ]
- CUDA 10.1 : TensorFlow2.1.0이상부터는 CUDA 10.1을 지원함.
- NVIDIA GPU 드라이버 : CUDA 10.1을 사용하기 위해서는 NVIDIA GPU 드라이버 418.x 이상이 필요함.
- CUPTI : cuda toolkit과 함께 제공
- cuDNN SDK 7.6 : CUDA 10.1버젼으로 설치
- (선택사항) TensorRT 6.0 : 일부 모델에서 추론 처리량과 지연 시간을 향상함.
1.3 Windows 설정
관련 url : ( https://www.tensorflow.org/install/gpu#windows_setup )
* NVIDA 소프트웨어 패키지가 위에 나열된 버전과 일치하는지 확인해야함!
TensorFlow가 로드되기위해서는 cuDNN64_7.dll 파일이 꼭 필요함.
- CUDA Toolkit 이 설치된 폴더에 Tool인 cuDNN을 적용하기 위해서 path 설정을 업데이트함.
2) 공식문서 tutorial확인
- 공식홈페이지(https://www.tensorflow.org/install)를 참고하여 지원가능한 시스템을 파악함.
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