[Window] GPU 개발환경 설정(CUDA, cuDNN 설치)

더 빠른 실습 환경을 구축하기 위해 CUDA, cuDNN를 설치하여 GPU 환경을 설정할 수 있는데요, 제가 anaconda 설치 이후부터 여러 사이트를 찾아보며 설치하고 실행했던 과정을 정리해보았습니다.cuda 설치 전 cuda compute capability 확인

전 포스팅에서 확인한 버전에 맞는 CUDA를 다운로드 하며, 이때 버전은 각자 컴퓨터에 깔려있는 window 또는 linux 버전에 맞게 선택한다. 본인은 아래 링크에서 CUDA 11.8를 다운로드하였다. 본인: Window -> x86_64 -> 11 -> exe(l

윈도우 명령 프롬프트에서 nvcc --version을 입력하면 설치된 cuda version을 확인할 수 있다.현재 CUDA 11.8이 설치되어 있는 것을 확인할 수 있다. 1\. cuDNN 버전 8 이전C: > Program Files > NVIDIA GPU Comp

tensorflow를 설치하기 전에 가상환경을 만들어 만든 가상환경 안에 tensorflow를 설치하고자 한다. 본인은 설치할 tensorflow 버전에 맞춰 가상환경을 python 3.8로 설정하였다.💡가상환경을 만드는 이유가상환경을 만들면 가상환경마다 독립적인 환

아래 링크에서 각 컴퓨터 환경과 CUDA 버전을 선택하면 그에 해당하는 명령어가 보인다.https://pytorch.org/get-started/locally/본인의 경우 위와 같이 선택하여 아래 명령어가 생성되었다. pytorch 역시 tensorflow를