사용하던 컴퓨터가 갑자기 블루스크린이 뜨기 시작하여 밀어버리게 되며, 다시 개발환경세팅을 시작하는 김에 블로그에 같이 저장
현재 환경
| 부품 | 사양 |
|---|---|
| OS | Window 10 Pro |
| GPU | Geforce RTX2070 |
| Ram | 16GB |
| python | python 3.8.6 |
tensorflow 공식문서를 참고하며 설치
- NVIDIA® GPU 드라이버 - CUDA® 10.1에는 418.x 이상이 필요합니다.
nvidia 공식홈페이지에서 드라이버 설치 - CUDA® Toolkit - TensorFlow는 CUDA® 10.1을 지원합니다(TensorFlow 2.1.0 이상).
cuda 설치를 위해선 viusal studio 설치가 필요(cuda toolkit documentation을 보면서 필요 버젼 이상을 설치하도록 하자)
현재 최신버젼 8.0.4 확인 - CUPTI는 CUDA® Toolkit과 함께 제공됩니다.
- cuDNN SDK 7.6
cuda와 가치 세트로 사용되기에 8.0.4를 지원하는 11.1 다운로드 - (선택사항) TensorRT 6.0 - 일부 모델에서 추론 처리량과 지연 시간을 향상합니다.
차후 고민해보기로함
visual studio community 19 다운로드
설치 순서
- visual studio 설치(c++관련만 설치하면 된다)
- gpu 드라이버 설치
- cuda 설치
- cuDNN을 특정파일경로에 넣은 후 PATH 추가
CUDA®, CUPTI 및 cuDNN 설치 디렉터리를 %PATH% 환경 변수에 추가합니다. 예를 들어 CUDA® Toolkit이 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1에 설치되고 cuDNN이 C:\tools\cuda에 설치된 경우 다음과 일치하도록 %PATH%를 업데이트합니다.(최신버젼이기에 경로의 cuda 10.1이 아닌 11.1로 변경
- ensorflow 2.3.1 설치 후 테스트 코드 device : gpu가 나오면 성공
import tensorflow
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
but
rtx2070은 cuda10.1을 설치해야하는 것 같다.. 문서를 더 자세히 봤어야했는데 잘못했군요 방식은 같은 방식으로 하면 끝!
검색을 해보니 cuda 11.1은 RTX 30 Series and Quadro RTX Series GPUs만 지원하는 걸로..
