이번에 컴퓨터를 새로 바꾸면서 tensorflow를 새로 설치해야 할 일이 생겨서 설치하는 과정을 리뷰해고보자 합니다.
본 게시물은 윈도우 10에 tensorflow를 설치하는 것을 기준으로 합니다.
금일 (2022.02.06) 기준으로 tensorflow는 2.8.0 버전까지 릴리즈 되어 있습니다.
https://www.tensorflow.org/api_docs?hl=ko
하지만 저는 안정적으로 이전 버전인 tensorflow 2.6.0 버전을 기준으로 설치하도록 하겠습니다.
만약에 다른 tensorflow 버전을 설치하기 위한 호환성을 맞추기 위해서는 다음의 tensorflow 공식 홈페이지를 참고하면 됩니다.
https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu
여기에서 확인할 수 있듯이 tensorflow 2.6.0 버전에는 CUDA 11.2 버전을 공식적을 호환하도록 권장하고 있습니다.
따라서 CUDA 11.2 버전을 설치하도록 하겠습니다.
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
해당 웹사이트에서 설치하고 싶은 CUDA 버전을 선택해서 다운로드하면 됩니다.
CUDA 11.2 버전을 설치할 것이기 때문에 해당 버전을 찾아 설치하도록 하겠습니다.
다운로드 후 .exe 파일을 실행해서 특별한 경우가 아니고선 기본 설정으로 설치하면 됩니다.
이후에는 cuDNN 버전을 CUDA 버전에 알맞게 설치하면 됩니다.
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
Nvidia 계정으로 로그인한 후 알맞은 cuDNN 버전을 설치하면 됩니다.
해당 웹사이트로 접속하면 원하는 정보가 표시되지 않을 수 있는데 그럴 때는
위의 사진과 같은 밑의 다른 릴리즈된 버전을 찾아서 설치하면 됩니다.
제 경우에는 cuDNN 버전 8.2.1 버전을 설치했습니다.
설치후에는 cuDNN 관련 bin, lib 파일들이 다운로드가 되는데요, 이때 이 파일들을 CUDA를 설치했던 폴더 안에 그대로 넣어주면 됩니다.
만약에 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 경로에 설치했다면 해당 경로 내에 같은 폴더에 있는 폴더에 cuDNN 파일들을 복사하여 넣어주면 됩니다.
이제 tensorflow 2.6.0 버전 설치를 위한 밑작업이 완료되었습니다.
tensorflow 2.6.0 gpu 버전을 설치하도록 합니다.
pip install tensorflow==2.6.0
해당 명령어를 통해 tensorflow 버전을 지정하여 설치할 수 있습니다.
위의 명령어를 통해서 확인해 본 결과 tensorflow 2.6.0 버전이 제대로 설치된 모습을 볼 수 있습니다.