Windows 10에 Tensorflow 환경을 구축하고 있습니다.
GPU 이용 환경이므로, CUDA 및 cuDNN은 인스톨 완료입니다.
이하, 관련 기사가 됩니다.

Windows 10에서 CUDA 9.0을 설치할 수 없는 경우(Visual Studio Integration에서 실패함)

cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0 설치 [On Windows 10]

전제 조건

Windows 10 Pro Version 1803

Visual Studio Community 2015 Update 3

NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti

CUDA 9.0

cuDNN 7.0.5

Anaconda 설치

TensorFlow 설명 그럼, Anaconda는 공식 지원하고 있지 않는 것 같습니다만, Ubuntu에 인스톨 했을 때, 여러가지 버젼 의존관계로 고전했으므로, Anaconda를 인스톨 하기로 했습니다.
Anaconda 다운로드 사이트에서 Python 3.6 version의 최신 버전 (Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe)을 다운로드하십시오.
※저는 64bit판으로 했습니다.

다운로드가 완료되면 설치합니다.
Visual Studio Code도 인스톨러에 붙어 있었으므로, 드디어 인스톨 해 보았습니다.

TensorFlow 설치

TensorFlow 사이트 의 「Installing with Anaconda」에 따라, 설치해 갔습니다.

conda 가상 환경 만들기

Anaconda 5.1.0에서는 Python 3.6이지만 TensorFlow 공식 사이트에 따라 3.5로 설정했습니다.

AnaondaPrompt

$ conda create -n tensorflow-py35 python=3.5

TensorFlow-GPU 설치

방금 만든 "tensorflow-py35"라는 conda 가상 환경에 TensorFlow의 GPU 버전을 설치합니다.

AnaondaPrompt

$ conda activate tensorflow-py35

AnaondaPrompt

$ pip install tensorflow-gpu

동작 확인

작동 확인을 위해 keras를 설치하고 MNIST 샘플을 이동해보십시오.
※MNIST의 해설은, 여기 가 좋습니다.

먼저 Keras를 설치합니다.

AnaondaPrompt

$ pip install keras

mnist_cnn.py 다운로드 합니다.

다음 명령으로 MNIST를 실행합니다.

AnaondaPrompt

$ python mnist_cnn.py

약 1분 정도로 실행 완료했습니다.

이하, 실행시의 GPU 상황입니다.

CPU 버전이라면 어떻게 될까?

그건 그렇고, CPU에서 실행하면 어떨까요? 라고 생각해, tensorflow CPU판용의 conda 가상 환경을 신규 작성해 실행해 보았습니다.

GPU 버전에서는 "tensorflow-gpu"였지만 CPU 버전은 "tensorflow"로 지정합니다.

AnaondaPrompt

$ pip install tensorflow

이하, 실행 결과입니다. 실행 완료까지 약 15분 정도, GPU판의 약 15배였습니다.
전혀 다릅니다!
그건 그렇고, CPU는 "i7-7700K"입니다.
태스크 매니저에서 보면 100% 가동이 되었습니다.





이상