Tensorflow-CPU & GPU 사용을 위한 환경 구성

Tensorflow-CPU & GPU 를 사용하기 위해 Anaconda와 Pycharm을 설치하여 환경을 구성함

- Anaconda는 Tensorflow-CPU & GPU를 사용할 수 있는 가상환경을 구성하기위해 사용함

- Pycharm은 Anaconda로 구성한 가상환경을 이용하여 개발하기 위한 툴로 사용함

Anaconda

1. Anaconda 설치

• https://repo.anaconda.com/archive/ 에서 os에 맞는 버전 다운로드
  

  

• 설치

• Anaconda Prompt를 관리자 권한으로 실행
  

  

2. pip 업그레이드
   python -m pip install --upgrade pip

3. 가상 환경 생성 및 실행

4. 가상 환경 생성
   conda create -n <가상 환경 명> python=
   conda create -n tensorflow python=3.5
   

   

5. 가상 환경 실행
   activate <가상 환경 명>
   activate tensorflow
   

   

6. tensorflow 설치 (cpu만 사용)

7. tensorflow 설치
   pip install --upgrade tensorflow

8. tensorflow-gpu 설치

• tensorflow-gpu 설치
  pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

• CUDA Toolkit 8.0 다운로드 및 설치

• https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
  

  

• cuDNN 라이브러리 다운로드 (회원가입 필요)

• https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
  

  

• 압축 해제 후 cuda 폴더를 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v8.0\bin 폴더로 이동

• 윈도우 환경 변수 확인
  

  

9. tensorflow 설치 후 확인

• anaconda prompt나 cmd 실행
  activate tensorflow
  python
  import tensorflow
  

  

---

 

 

PyCharm

       1. pycharm 다운로드 및 설치

• https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
  
  
  2. project 생성

• project 명 입력 후 Interpreter 설정
  

  

• C:\Program Files\Anaconda3\envs\tensorflow\python.exe 선택
  

  

• create 선택