TensorFlow 설치하기

 

TensorFlow 설치하기

tensorflow 또한 인공지능 관한사항으로 CPU, GPU에 조건에 맞춰 설치되어야 구동이 될 것 입니다. 따라서 tensorlow를 구동하는 Python과 CUDA의 버전 호환성이 중요합니다.
이부분이 얼마나 중요한지 설치해보시고 실행이 안될때 깨닭음을 얻고싶으시다면... 적당히 넘겨 주시면 화가나오는 경험을 하실 수 있습니다.  주의해서 꼭 차근차근 확인하시면서 진행하시는 것이 좋습니다.

우선 tensorflow에 맞는 Python과 CUDA 를 확인하려면 아래의 사이트에서 확인해야 합니다.
내 컴퓨터의 하드웨어를 사용하고자 하는 것이니 AI를 구동시켜줄 프로그램드라이버?가 필요합니다.
그 2가지가 CUDA와 Python입니다.  (CUDA는 NVIDIA 그래픽 카드를 지원합니다.)

CUDA와 Python의 호환 조사
CPU를 사용할 것인지  GPU를 사요할 것인지 결정하여  TensorFlow의 버전을 선택합니다.
CPU와 GPU의 처리방식이 달라 결과물이 도출되는 시간이 차이가 발생하므로 경우에 따라 적절한 선택이 필요합니다. 

Windows의 소스에서 빌드,Windows의 소스에서 빌드  |  TensorFlow

Windows의 소스에서 빌드,Windows의 소스에서 빌드  |  TensorFlow

저의 Python의 버전은 3.11을 알 수 있습니다.

 

Python --version

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CPU 를 사용하기 위한 방법

적절한 텐서를 설치하려고 표를 살펴보면

텐서플로우-2.12 부터 2.15까지 가능합니다.

지정해서 인스톨하도록 하겠습니다.

pip install tensorflow==2.15

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GPU를 사용하기 위한 방법

CUDA와 그래픽카드의 호환을 조사

GPU는 Navia그래픽카드이므로 CUDA에 호환이 되는지 제공사의 홈페이지에서 확인해봐야 하며 아래링크에서 확인 할 수 있습니다.

CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developer

CUDA GPUs - Compute Capability

사용하고 있는 그래픽카드 이름에 맞게 선택하면 호환여부를 확인할 수 있습니다.
호환되는 그래칙카드가 확인되었으면 그에 맞는 CUDA를 다운로드 합니다.

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

CUDA Toolkit Archive

하기와 같이 자신의 컴퓨터 사양에 맞도록 선택하면 관련 CUDA를 다운로드 할 수 있습니다.

CUDA 설치가 완료되었다면, cuDNN SKD를 설치해야 합니다. 가입하시고 로그인하여 상단 선택창을 뒤져 PLATFORMS에 들어 있는 cuDNN 찾아 클릭 합니다 .

그럼 아래와 같은 내용을 볼 수 있는데 클릭하여 다운을 받을 수 있는 곳으로 이동하게 됩니다.

클릭하고 나면 아래와 링크와 같이 CUDA의 버전에 맞춰 다운을 받도록 합니다. 

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

cuDNN Archive

사용할 Toolkit 버전과 맞도록 리스트에서 찾아 설치해야 합니다.

이제 이전에 받은 CUDA설치 파일을 실행하여 설치완료하고, 그다음 cuDNN을 설치완료 합니다.

만약 설치하다가 오류가 발생하는 경우에는
이전 그래픽 카드 드라이버와 Path 충돌로 그래픽카드 드라이버와 경로를 다 지우고재설치해야 할 것 입니다.

cuDNN을 설치

cuDNN은 자동설치가 아닌 zip파일로서 영구적으로 cuDNN을 사용할 디렉토리를 지정하여야 합니다.
해당 디렉토리를 만들어 압축을 풀고 원도우 검색창으로 '시스템 환경 변수 편집'을 통해 편집합니다.

Path를 클릭하여 편집토글을 눌러 '환경 변수 편집'에서 찾아보기를 하여 CuDNN 압출 푼 경로를 넣으면 됩니다. 

/Cuda/bin , /Cuda/include , /Cuda/libx 으로 설치되어 있는 경로를 찾아 넣고 확인을 눌러 완료 합니다.

 

 

그럼 cuDNN설치가 완료가 됩니다 .

마지막으로 CUDA설치가 정상적으로 설치되었는지 확인을 해봐야 합니다. cmd에서 

nvcc --version

 설치가 되었는지 확인 할 수 있습니다.

 Anaconda Prompt를 이용하도록 합니다. 관리자모드로 실행하여야 합니다.
파이썬에서 인스톨모듈을 최신버전으로 업그레이드 합니다.

pip install --upgrade pip

Tensorflow 설치

파이썬 버전은 3.10가 현시점(2023.12.17)이 최신이네요.

pip install tensorflow-gpu==2.10

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아나콘다를 사용하는 이유는 가상환경으로 필요한 환경 원하는 조건으로 조성할 수 있기 때문입니다.
조건상황에 따라 가상환경을 만들어서 작업을 할 수 있어서 가상환경을 만들어 사용하는 것을 추천합니다.
가상환경에 대한 조성은 하기 링크를 참조하여 주시길 바랍니다.

https://traumees.tistory.com/181
https://traumees.tistory.com/179

Pytorch 설치하기

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Tensorflow 설치 확인하기
TensorFlow

TensorFlow

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

 위 코드를 입력하여 실행으로 TensorFlow가 정상적으로 동작하는지 확인할 수 있습니다.

모델 학습이 진행되고 결과가 나타나면 정상적으로 설치된 것입니다.