TensorFlow 설치: TensorFlow 2 파트 01

이 부분에서는 Windows에 TensorFlow를 설치하고 GPU 지원을 받는 방법도 보여드리겠습니다.

TensorFlow는 기계 학습을 위한 엔드 투 엔드 오픈 소스 플랫폼입니다. 포괄적이고 유연한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스의 에코시스템을 갖추고 있어 연구원은 최신 ML을 추진하고 개발자는 ML 기반 애플리케이션을 쉽게 구축 및 배포할 수 있습니다.

TensorFlow를 사용해야 하는 이유는 다음과 같습니다.

쉬운 모델 구축
Eager Execution이 포함된 Keras와 같은 직관적인 고급 API를 사용하여 ML 모델을 쉽게 구축하고 교육하여 즉각적인 모델 반복 및 쉬운 디버깅이 가능합니다.

어디서나 강력한 ML 생산
사용하는 언어에 관계없이 클라우드, 온프레미스, 브라우저 또는 온디바이스에서 모델을 쉽게 교육하고 배포합니다.

연구를 위한 강력한 실험
새로운 아이디어를 개념에서 코드, 최신 모델, 게시에 이르기까지 더 빠르게 적용할 수 있는 간단하고 유연한 아키텍처입니다.

설치:

나. 이 링크에서 tensorflow를 설치하십시오.
https://www.tensorflow.org/install

ii. GPU 지원(선택 사항): 이 설치는 시스템에 따라 선택 사항입니다. 시스템이 GPU를 지원하는 경우 이 설치를 계속할 수 있습니다.
https://www.tensorflow.org/install/gpu

iii. Visual Studio 무료 버전 및 C++ 재배포 가능 패키지 설치:

https://www.techspot.com/downloads/6278-visual-studio.html

https://docs.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170

CUDA 툴킷 11.2 설치
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

NVIDIA cuDNN 버전 11.2.0 설치
https://developer.nvidia.com/cudnn

다운로드하려면 계정이 필요합니다. CUDA 툴킷 설치 디렉토리의 해당 디렉토리에서 bin, include 및 lib 파일을 다운로드하고 복사합니다.

Windows: 환경 변수 수정(경로가 설치 디렉토리와 일치해야 함):

변수 추가

CUDA_PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin

PATH 변수에 2개의 항목을 추가합니다.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp

선택적으로 콘솔과 함께 설치하려면

pip install tensorflow

확인:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

# test gpu:

physical_devices = tf.config.list_physical_devices("GPU")
print(len(physical_devices))