[Tensorflow] GPU Version 설치

[업데이트 2017.10.18 18:32]

 

Tensorflow GPU 버전 설치를 하면서 발생한 이슈에 대해 해결하는 방법입니다.

Tensorflow 1.3.0, Windows 10 x64, Python 3.6.3 버전 기준으로 작성한 내용입니다.

 

Tensorflow GPU버전 설치 및 실행을 위해 크게 5가지를 설치해야 합니다.

포럼을 확인한 결과 아래의 버전 기준으로 설치해야 정상 동작함을 확인했습니다. 

 

1. TensorFlow with GPU support v1.3.0

2. NVIDIA CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017 > Installers for Windows 10 x86_64

 

https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

 

 

3. NVIDIA uDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0 > cuDNN v6.0 Library for Windows 10

 

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

 

 

4. Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3

https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587

 

5. Python 3.6.3

https://www.python.org/downloads/

 

 

1. Python 설치

먼저 Python 3.6.3 버전을 위 링크에서 다운로드 받아 설치합니다.

 

2. Tensorflow 설치

Tensorflow 설치는 Python 설치후 pip3 모듈을 통해 GPU버전을 설치합니다.

 

C:\> pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

 

3. CUDA, cuDNN 설치, Visual C++ 2015 재배포 패키지 설치

위의 링크에서 다운로드후 CUDA를 먼저 설치합니다. CUDA v8.0의 경우 추가 패치도 있으니 Base Installer 설치후 패치도 설치합니다.

그리고 환경 변수를 설정해줍니다.(아래의 stackoverflow 링크 참고)

 

https://stackoverflow.com/questions/42011070/on-windows-running-import-tensorflow-generates-no-module-named-pywrap-tenso

 

cuDNN의 경우 Tensorflow v1.3.0기준으로 v6.0을 설치해야 합니다. zip파일 압축해제후 CUDA 폴더의 bin, lib/x64, include폴더로 파일을 복사 합니다.

 

마지막으로 Visual C++ 2015 재배포 패키지를 설치합니다.

 

4. Tensorflow GPU 모드 실행

Tensorflow를 실행결과 GPU 모드로 정상 동작함을 확인할 수 있습니다.

C:\Python36\python.exe C:/dev/ai/asyncml/test2.py
2017-10-18 18:54:39.931586: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-10-18 18:54:39.932063: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-10-18 18:54:41.901467: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:955] Found device 0 with properties: 
name: Quadro M1000M
major: 5 minor: 0 memoryClockRate (GHz) 1.0715
pciBusID 0000:01:00.0
Total memory: 2.00GiB
Free memory: 1.65GiB
2017-10-18 18:54:41.901915: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:976] DMA: 0 
2017-10-18 18:54:41.902117: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:986] 0:   Y 
2017-10-18 18:54:41.903467: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1045] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: Quadro M1000M, pci bus id: 0000:01:00.0)
Loss: 0.591	Accuracy: 70.59%	Precision: 66.95%	Recall: 46.15%
training is done!

 

 

* 참고 : https://www.tensorflow.org/install/install_windows

* 참고 : https://stackoverflow.com/questions/42011070/on-windows-running-import-tensorflow-generates-no-module-named-pywrap-tenso

* 참고 : https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

* 참고 : https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

* 참고 : https://www.python.org/downloads/

* 참고 : https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587