cbjsena

반드시 tensorflow 공식 문서를 확인해야한다 !!! 추천 CUDA 버전 , cudnn 버전 , anaconda 일때 파이썬 버전 , native pip 일때 파이썬 버전을 확인한 후 설치하자 . 자신의 환경에 맞춰서 공식 문서를 보고 파이썬 버전을 잘 선택해야 한다 . 또한 , 선택하는 운영 체제에 따라서도 버전이 다르다 . 아래 링크에서 확인하자 . https://www.tensorflow.org/install/gpu 2018년 기준 조건은 아래와 같다.  가장 먼저 GPU 설치가 가능한 지 먼저 확인 해야 한다 . 위 링크에 보면 CUPA Compute Capability 3.5 이상 이 필요하다고 되어 있다 . 현재 회사 노트북 그래픽 카드 (GeForce 820M) 의 Compute Capability 는 2.1 이니까 GPU 버전 설치가 불가능한데 멀쩡히 설치했던 CPU 버전을 지우고 시간을 낭비했다 . 1. CUDA Toolkit 설치 현재 추천 버전은 9.0 이상이다. 설치파일을 한번에 받기 위해 local을 선택하는 것이 좋다. CUDA 추천 버전 설치가 완료 되고 재부팅한다음에 환경변수 가 제대로 설치 되었나 확인해야한다 . 시스템 환경변수 편집 -> 고급 -> 환경변수 클릭 위와 같이   CUDA_PATH  가 추가되어있으면  OK 이다 ! 만약에  CUDA 버전을 여러개 설치한다면  CUDA_PATH_V9_0 과 같이 구분되며 최근 설치한 버전이  CUDA_PATH 로 들어간다고 한다 . 2. cuDNN 설치 현재 추천 버전은 7.2 이상이다.  cuDNN 을 받으려면 DEVELOPER 홈페이지에 가입이 필요하다 . 먼저 가입을 하고 다운로드 받는다 . 위에 설치된 CUDA 버전을 참고해서 cuDNN 버전을 선택하고 해당하는 O...