Tensorflow GPU 버전 설치하기

1-2. 텐서플로우(TensorFlow) GPU버전(Tensorflow-Gpu) 설치하기

http://solarisailab.com/archives/1581

Installing TensorFlow on Windows

https://www.tensorflow.org/install/install_windows

위 TensorFlow 공식 홈페이지를 보고 CUDA® Toolkit 8.0 과 cuDNN v6.1 을 설치해준다.

CUDA Toolkit 8.0 Download

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

여기서는 9.1 버전만 다운로드 받을 수 있어서 Google에서 CUDA Toolkit 8.0 download 로 검색했다.

https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

설치하다보면 중간에 Visual Studio 가 설치되어 있지 않아서 일부 기능을 이용할 수 없다고 나와서, 

Visual Studio를 설치했다.

https://www.visualstudio.com/ko/  -  Visual Studio 2017 Community 버전을 설치하면 너무 최신 버전이라 인식을 못했다.

그래서 Google 에서 visual studio 2015 download 으로 검색해서

https://www.visualstudio.com/ko/vs/older-downloads/  => 다운로드 안됨

http://download.cnet.com/Visual-Studio-Professional-2015/3000-2212_4-76440612.html

Visual Studio 2015 버전을 설치했다.

vs_professional.exe

cuDNN v6.0 설치

https://developer.nvidia.com/cudnn

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

v6.0을 다운로드 받는다.

cuDNN v6.0 Library for Windows 10 을 다운로드 받고, 압축을 풀어서

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

여기에 복사, 붙여넣기를 했다.

그런 다음 tensorflow gpu 버전 설치.

명령 프롬프트를 관리자 권한으로 실행한다. 왜냐하면 나는 python3 를 C:\Program Files\ 밑에 설치했기 때문에 관리자 권한으로 설치하지 않으면 라이브러리 설치 도중 에러가 난다.

>pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

TensorFlow 가 제대로 설치되었는지 다음과 같이 확인한다.

명령 프롬프트에서 python 실행.

>>> import tensorflow as tf

>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

>>> sess = tf.Session()

2018-01-01 02:35:45.965729: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

2018-01-01 02:35:47.067130: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1030] Found device 0 with properties:

name: GeForce GTX 960M major: 5 minor: 0 memoryClockRate(GHz): 1.176

pciBusID: 0000:01:00.0

totalMemory: 4.00GiB freeMemory: 3.35GiB

2018C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 el-win\M\windows-g

pu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 960M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 5.0)

>>> sess.run(hello)

b'Hello, TensorFlow!'

>>> a = tf.constant(10)

>>> b = tf.constant(32)

>>> sess.run(a+b)

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필요한 라이브러리 설치

>pip3 install numpy matplotlib pillow

>pip3 install jupyter

[ 2018-01-03 ]

내 GE73VR 7RF Raider 노트북은 GTX1070 그래픽 카드를 사용하고 있는데, CUDA Toolkit 8.0 이 설치 실패가 되었다.

설치 도중에 메시지가 떴는데, 그래픽 드라이버가 최신 것이 설치되어 있어서 그래픽 드라이버를 제외하고 설치하면 될 것이라는 내용이었다.

Custom 설치로 해서 그래픽 드라이버를 제외하고 해 봤지만 여전히 설치 실패가 되었다.

Visual Studio 2015 도 설치했더니 dll 이 없다면서 실행이 안되고, 뭔가 이상해서, Visual Studio 2017 을 설치하고, Visual Studio 2015 Community 버젼을 설치한 후, Visual Studio 는 뜨는 것을 확인하고,

CUDA Toolkit 최신 버전인 9.1 버전을 설치하고 나서 다시 CUDA Toolkit 8.0 버전을 설치했다. 에러는 없이 설치가 됐다.

PATH 시스템 환경변수 설정에서 8.0 버전을 9.0 버전보다 더 위로 올려줘서 8.0 버전이 적용되게 했다.

위 파이썬 코드를 돌려봤더니 그래픽 드라이버를 호출할 때 에러 메시지가 표시됐다.

제어판 - 장치 관리자를 봤더니 디스플레이 어댑터 > NVIDIA GeForce GTX 1070 드라이버에 느낌표가 떠 있었다.

장치에 충돌이 있어서 그래픽 드라이버를 중지한다는 메시지가 표시돼 있었다.

소프트웨어까지 제거하는 것으로 체크한 후, 장치 드라이버를 삭제하고 재부팅 해 봤더니 자동으로 다시 그래픽 드라이버가 설치되었고, 느낌표가 없어져 있었다.

위 파이썬 코드를 다시 돌려봤더니 그래픽 드라이버를 제대로 인식해서 그래픽 카드의 사용 가능한 메모리 용량도 제대로 보여줬다.