pip를 이용해 윈도우10(Windows 10) 환경에
텐서플로우(Tensorflow-gpu) 설치
1. 파이썬 설치
python.org에 들어가면 python설치할 수 있는 프로그들을 버전별로 제공한다.
Downloads - Windows 에 들어가면 다운로드 할 수있는 링크들이 쭉 뜬다.
텐서플로우는 윈도우 환경에서 python3 만을 지원하기 때문에 python2로 되어있는 것은 다운받지 않아도 된다.
나는 python 3.5.3을 설치했다.
보다보면 python 3.x.x rc1 이런 식으로 버전 뒤에 rc 라고 붙어 있는 것이 있는데 이것은 released candidate의 약자로
정식버전이 release되기 직전에 배포하는 버전이라고 한다.
rc말고 다른것을 다운 받으면 되겠다.
Windows10 은 64-bit 라서 파이썬도 64버전을 받았다. web-based installer나 executable installer를 선택하면 된다.
executable installer를 다운 받았다.
다운 받은 실행파일을 실행시키면 파이썬 설치가 시작된다.
<파이썬 설치 프로그램 실행화면>
환경변수 등록을 위해서 Add Python 3.5 to PATH를 체크하고 설치경로를 변경해주기 위해 Customize installation을 선택한다.
모두 체크된것 확인하고 Next 클릭
사용자마다 설치하기 싫어서 그냥 all users에 체크해서 모든 유저가 접근가능하게 설치하였다.
컴퓨터를 혼자 쓰는 것이면 all users로 설치하는게 나중에 편하다.
파이썬 설치경로를 바꾸어준다. install for all users를 체크하면
설치되는 경로가 c:\program files\python35 이런식으로 될텐데 폴더명에 공백이 있으면 나중에 귀찮아질지도 모르니 깔끔하게 python35만 남겨둔다.
모든 작업을 마쳤으면 Install을 클릭하고 설치가 시작된다.
<설치 중인 화면과 설치 성공메시지>
파이썬 설치가 잘 되었는지 확인하기 위해서 윈도우 콘솔 창에서
python버전과 pip버전을 확인해봐야한다.
윈도우키 + r -> cmd
위 사진과 같이 버전을 확인할 수 있다.
만약 파이썬 2버전이 설치되어 있다면 python뒤에 3을 붙여줘야 한다. ex) python3 --version
2. Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 설치
비주얼 스튜디오 2015가 이미 설치되어있다면 건너뛰어도 되고
아래 링크에서 다운받으면 된다.
스크롤을 아래로 쭉 내리면 재배포 가능 패키지 및 빌드 도구라는 메뉴가 있는데
드롭다운 메뉴를 내리면
Microsoft Visual C++ 2015 재배포 가능 패키지 업데이트 3이 있다 그것을 다운로드 후 실행해 설치하면 된다.
3. virtualenv 설치
파이썬 패키지 설치 관리를 하기 위해서 가상환경을 만드는 것을 tensorflow에서는 추천한다
근데 귀찮아서 나는 보통 안했었는데 이번에는 해봤다.
./venv 폴더에 파이썬 인터프리터의 가상 환경을 만든다
윈도우즈 콘솔에
virtualenv --system-site-packages -p python ./venv 입력
실행하면 위와같은 출력이 이루어지고 새로운 파이썬 환경이 구축되었다고 메시지가 뜬다
.\venv\Scripts\activate 입력으로 virtualenv를 활성화 시키자
앞에 (venv)가 생기는 것을 확인할 수 있다.
pip install --upgrade pip명령으로 pip를 업그레이드해준다
4. 그래픽카드 드라이버 설치 및 CUDA설치
tensorflow-gpu는 GPU를 이용한 연산을 해야하기 떄문에 그래픽드라이버와 CUDA 툴킷이 필요하다.
내 환경에 맞는 그래픽 카드 드라이버를 설치한다.
Nvidia 그래픽 드라이버 다운로드 센터에서 다운받을 수 있다.
https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr
CUDA 툴킷 또한 NVIDIA에서 제공한다.
텐서플로우는 CUDA 9.0버전을 지원한다.
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
다른 버전을 설치하면 tensorflow가 올바르게 동작하지 않을 가능성이 매우 높으니 버전을 꼭 체크하도록 한다
아키텍쳐 윈도우 버전 인스톨 타입을 선택하면 아래에 드롭다운 메뉴가 뜨는데
Base Installer 부터 모든 업데이트를 다 다운받아 설치하면 된다.
업데이트는 1, 2, 3, 4 순서대로 설치한다.
CUDA 설치가 끝났다면 cuDNN을 설치해야 한다.
cuDNN은 엔비디아 CUDA 딥 뉴럴 네트워크 라이브러리로 컨볼루션(Convolution), 풀링(Pooling), 표준화(Nomarlization), 활성화(Activation)와 같은 일반적인 루틴을 빠르게 이행할 수 있도록 하는 라이브러리이다.
cuDNN을 다운받으려면 NVIDIA 개발자 등록을 해야한다. 회원 가입같은 절차와 비슷하니 가입하면 된다.
tensorflow은 cuDNN 7.2이상의 버전을 지원하니 그 이상의 버전을 선택하면 된다.
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
CUDA 9.0과 호환되는 cuDNN을 설치해야한다.
나는 7.3.0버전을 선택하였다. 굳이 최신버전을 선택할 필요는 없다. 딥러닝을 이것저것하다보면 다른 프레임워크도 한번 사용해볼때가 있는데 최신버전의 라이브러리를 지원하지 않는 경우가 많기 때문이다.
다운받은 cuDNN은 zip파일이므로 압축해제 후, cuda가 설치된 폴더에 복사-붙여넣기를 해준다.
cuda설치폴더를 기본값으로 하였다면
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
위 경로에 있을 것이다. 폴더 째로 이곳에 복사해주면 된다. bin 폴더 등등을
5. Tensorflow 설치
venv 환경에서는 pip install --upgrade tensorflow 을 윈도우 콘솔에서 venv활성화 상태에서 입력하고
venv환경이 아니라면 pip3 install --user --upgrade tensorflow 입력하면 된다.
입력하고 엔터 치면 막 뭔가 다운받고 뭔가 동작한다.
tensorflow 설치의 대장정이 끝났다.
python3 -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"
실행으로 tensorflow가 잘 설치되었는지 확인할 수 있다.
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