Tensorflow와 Torch GPU 설치 한방에 깔아보자

삽질과,,,삽질과,,,삽질로 이루어진

윈도우10에 Tensorflow와 torch가 GPU를 쓸 수 있도록 하는 설치 및 설정 한방에 뽀개는 글

준비물

• 윈도우10과 GPU가 있는 노트북(또는 데스크탑)
• 아나콘다

(0) 아나콘다 설치 후 가상환경 추가하기

그냥 추가하면 자동으로 파이썬 3.9가 잡혀서 라이브러리 호환을 위해 3.8로 설정

# Anaconda prompt
conda create -n py38_gpu python=3.8 -y
conda activate py38_gpu

(1-1) CUDA, cuDNN과 호환되는 텐서플로우 설치

pip install tensorflow==2.4.0

** 설치 전 Tensorflow - CUDA - cuDNN 버전 확인 필수

tensor flow - CUDA - cuDNN 버전 확인

내가 설치할 항목들

python 3.8
tensorflow 2.4.0
tensorflow-gpu 2.4.0
CUDA 11.0
cuDNN ![](https://velog.velcdn.com/images/geewoney/post/141651d1-a8ab-487c-9dcc-0583d2089411/image.png)
8.0.5

다른 버전도 호환만 되게 설치하면 가능
각자 gpu와 프로그램에서 필요한 사양에 맞춰서 구성하면 됩니다.

Error (1)

버전 확인 안하고 설치하면

이런 유형의 에러 관람 가능^^

Error (2)

• 디렉토리 명이 길어서 문제

# ERROR: Could not install packages due to an OSError
# Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 2] No such file or directory

pip install tensorflow==2.4.0 --user

설치 하다가 저딴 에러 나서 구글링해보니 디렉토리가 길면 에러를 띄운다고 하니 --user 추가해서 설치 완료

pip 설치 및 버전 확인

pip freeze

(1-2) CUDA, cuDNN 설치

(1) CUDA 설치 ::: CUDA_11.0.0

.exe 파일 설치

cuda 11.0.0 설치링크

(2) cuDNN 설치 ::: cuDNN_8.0.5

cuDNN_8.0.5 설치 링크

• 설치방법
  

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1 에 bin, include, lib 폴더 덮어쓰기
또는 압축해제한 폴더로 환경변수 설정 --> 귀찮으니까 그냥 덮어써준다 ㅎㅎ

(3) CUDA 환경변수 설정

# 시스템속성 - 고급 - 환경변수 - PATH - 새로만들기

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib

nvcc version 확인

추가하고 CMD/Anaconda prompt 에서 nvcc --version 확인해서 설치 완료됐는지 확인

(1-2) Tensorflow-gpu 설치

# Tensorflow-gpu 설치
pip install tensorflow-gpu==2.4.0

설치한 CUDA와 cuDNN에 맞춰서 Tensorflow-gpu도 설치

GPU가 잘 설치됐는지 확인

아나콘다 프롬포트에서 python 실행 후 하단 코드로 확인 가능

# Tensorflow - GPU 설치 확인

(1)
import tensorflow as tf

print(tf.__version__)
# 1.14.0

tf.test.is_gpu_available(
    cuda_only=False,
    min_cuda_compute_capability=None
)
# True

(2)
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

GPU가 잘 설치됐는지 확인 2

프로그램 돌려서 GPU가 잘 뜨면 Tensorflow-gpu 설치 진짜 완료

(2) Torch 설치

Torch 홈페이지

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch

pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

• cudatoolkit=설치한cuda버전 해주면 끝
• conda 설치로 에러나면 pip 설치 버전으로 설치하면 됨.

pyTorch 1.8.1 이전버전이면

pyTorch 1.8.1 이전버전 링크

1.8.1 이전버전은 여기에 있습니다요.
10.1은 1.7.1과 호환이라 요 홈페이지에 나와있는걸로 서치하면 됩니다.

Torch - GPU 설치 확인

import torch

print(torch.cuda.device_count())
# 1

print(torch.cuda.get_device_name(0))
# GeForce RTX 2080 Ti

print(torch.cuda.is_available())
# True

print(torch.__version__)