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2021.05.13기준

설치 순서

  1. Anaconda
  2. CUDA
  3. cuDNN
    (외장 그래픽카드가 없다면 2, 3과정은 무시)
  4. modules
  5. VSCode

Anaconda

  1. https://www.anaconda.com/ 에서 본인 OS에 맞는 프로그램을 다운
  2. Just Me (recommended) 선택
    anaconda_install_1
  3. Add Anaconda to my PATH environment variable(다른 python interpreter를 사용한다면 선택 해제), Register Anaconda as my default Python 3.7 선택
    anaconda_install_2

CUDA, cuDNN을 설치하기 앞서 각 버전은
Windows: https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations
Mac / Linux: https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations
에서 확인이 가능하며, (2021.05.13)기준 최신 버전을 설치
CUDA_install_1
cuDNN_install_1

CUDA

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 에서 자신에게 맞는 버전을 선택
여기서는 CUDA 11.1 버전을 사용
NVIDA CUDA Toolkit 11.1 Update 1 Downloads 링크: https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.1-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64
자신의 OS에 맞게 다운 후 빠른 설치

cuDNN

tensorflow 버전과 호환되면서 CUDA와 호환되는 버전의 cuDNN을 선택해야한다.(cuDNN은 로그인해야 다운로드 가능)

  1. https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 에서 자신에게 맞는 버전을 선택 여기서는 cuDNN 8.0.5 버전을 사용
    cuDNN_install_2
    자신의 OS(Windows, Linux)에 맞는 cuDNN Library for Linux (x86_64) 또는 cuDNN Library for Windows (x86) 다운
  2. 압축폴더 안에 cuda폴더를 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1(버전에 따라 이름이 바뀜)안에 bin, include, lib 폴더를 덮어씌운다.
  3. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1(버전에 따라 이름이 바뀜)\bin폴더 안에 있는 cusolver64_11.dll을 cusolver64_10.dll 으로 이름을 바꿔준다.

modules

tensorflow, matplotlib등 세미나에 사용하는 모듈을 설치

  1. anaconda prompt에서 원하는 폴더로 이동하는 방법 (예를 들어 C:\Users\j3jjj에서 C:\Users\j3jjj\Desktop\pj\딥러닝 세미나로 이동하는 법) modules_install_1

cd .. : 이전으로 이동
cd [원하는 폴더명] : 원하는 폴더로 이동
dir : 현재 디렉토리의 폴더, 파일 리스트

  1. anaconda prompt에서 다음과 같이 입력(git 설치)
conda install git
  1. anaconda prompt에서 다음과 같이 입력(강의자료 다운)
git clone https://github.com/leehuido-git/Deep-learning-seminar.git
  1. Deep-learning-seminar폴더로 1번과 같이 이동 후 다음과 같이 입력(requirements.txt의 모듈 설치)
pip install -r requirements.txt
  1. 설치가 제대로 됐는지 확인
import tensorflow
print(tensorflow.__version__)

tensorflow version확인(2.4.1)

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

tensorflow가 CPU, GPU로 동작하는지 확인할 수 있으며 GPU인 경우 name: "/device:GPU:0"이 있으면 제대로 동작

VSCode

  1. https://code.visualstudio.com/download 에서 본인 OS에 맞는 프로그램을 다운
  2. 다음과 같이 설정 후 이어서 설치
    VSCode_install_1
  3. 실행 후 좌측 Marketplace에서 아래를 각각 검색하여 설치 VSCode_install_2

python : python을 사용하기 위해서
Pylance : 가독성과 모듈등 자동완성
indent-rainbow : 가독성을 높여줌