windows11 wsl로 tensorflow 최신버전 GPU와 연결하기
인터넷에 tensorflow를 그래픽카드(GPU)에 연결해서 돌리는 방법에 대한 글들이 정말 많지만, 뭔가 하나 같이 나사가 빠져있거나 구버전이라서 아무리 따라해도 나는 안 되는 경우가 흔하게 발생한다.
나 또한 그랬고, 심지어 오류가 발생해서 포맷까지도 했다.. ㅠㅠ
그런 분들을 위해 여러분들은 헤매지 말라고 정말 처음부터 step by step으로 차근차근 알려주는 이보다 친절할 순 없다 버전의 글을 써서 공유하고 싶어졌고, 그렇게 이 글을 쓰게 됐다.
서론이 길어서 미안하다. 큰 진행 순서는 아래와 같다.
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main. windows11 wsl로 tensorflow 최신버전 GPU와 연결하기
0. 무슨 버전을 설치해야할 지 미리 정하기
1. (windows) WSL로 우분투 설치
2. (windows) VSCode 설치 및 WSL 접속
3. (ubuntu) miniconda 설치 & python 설치
4. (windows) 그래픽 드라이버 최신화
5. (ubuntu) CUDA Toolkit, cuDNN 설치
6. (windows) VSCode에서 ipynb파일을 만들어 WSL을 통해 tensorflow 실행
Step 0. 무슨 버전을 설치할 지 정하기
아마 여기까지 온 사람들은 CUDA는 무슨 버전, cuDNN은 무슨 버전, 그래픽 카드 Compute Capability에 맞춰야 하고 등등의 소리를 진절머리나게 들었을 것이다. 우선, 얘네들이 버전에 따라 좀 민감하다. 여기서 버전을 잘못 선택하는 순간 그냥 모든걸 리셋해야 한다.
Step 1. WSL로 우분투 설치
WSL은 Windows Subsystem for Linux의 약자로, 윈도우에서 리눅스를 편리하게 쓰라고 만들어놓은 기능이다.
windows 11 기준으로는 WSL2가 자동으로 설치되어 있을 것이다.
여기서 두 가지 Ubuntu 설치방법으로 나뉘는데
- 난 어차피 Ubuntu 하나면 돼.
- 난 여러 개의 Ubuntu가 필요할 수도 있어.
후자는 조금 더 귀찮은 방법이 추가 된다.
Step 2. VSCode 설치 및 WSL 접속
VSCode의 확장프로그램(Extension)을 잘 사용하면 정말 편리하게 WSL 환경에 접속해서 개발할 수 있다.
우분투 디렉토리와 파일을 GUI로 볼 수 있으며, 터미널도 간편하게 이용할 수 있다.
Step 3. miniconda 설치 & python 설치
tensorflow를 사용하려면 파이썬이 필요하다. 직접 파이썬을 설치하는 방법도 있지만, conda를 사용하는게 파이썬 환경 관리에 좀 더 수월하니 anaconda의 라이트 버전인 miniconda를 설치한다.
Step 4. 그래픽 드라이버 최신화
본인에게 맞는 그래픽 드라이버를 Windows에서 설치합니다.
Step 5. CUDA Toolkit, cuDNN 설치
이제 Step 0에서 미리 체크해놨던 CUDA Toolkit버전과 cuDNN버전에 맞는 파일을 WSL Ubuntu에서 다운받아서 설치해야 한다.
6. VSCode에서 ipynb파일을 만들어 WSL을 통해 tensorflow 실행
몇 가지 마무리 작업만 마치면 끝난다. VSCode에서 필요한 확장프로그램 몇 개를 설치하고, tensorflow도 설치하고, 노트북 실행 환경 설정하고 GPU가 연결됐는 지만 확인하면 된다.
여러분들이 잘 따라왔고 문제없이 잘 작동하고 있길 바란다.
행운이 있기를!
