Windows에 Tensorflow 설치하기

tensorflow_install_windows.md

Windows에 Tensorflow 설치하기 (GPU 사용)

윈도우에 Tensorflow를 설치하기 위해서는 다음과 같은 절차가 필요합니다. 참고로 CUDA Toolkit은 64비트 윈도우만 지원합니다.

0. Tensorflow 홈페이지에서 필요한 소프트웨어 버전 확인하기
1. NVIDIA 그래픽 드라이버 설치하기
2. CUDA Toolkit 설치하기
3. cuDNN 라이브러리 설치하기
4. Python 설치하기
5. Tensorflow 패키지 설치하기

0. Tensorflow 홈페이지에서 필요한 소프트웨어 버전 확인

[Tensorflow pip] (https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ko) [Tensorflow gpu] (https://www.tensorflow.org/install/gpu?hl=ko)

위 링크를 방문하여 Tensorflow 설치에 필요한 소프트웨어 버전을 확인합니다. 이 글을 쓰고있는 2020년 1월 11일 현재 필요한 목록은 다음과 같습니다.

버전이 맞지 않으면 설치가 되지 않으니 잘 확인해야 합니다.

• Python 3.4-3.7
• pip 19.0 or later
• NVIDIA graphic driver 418.x or higher
• CUDA 10.1
• cuDNN 7.6 or higher

1. NVIDIA 그래픽 드라이버 설치하기

[NVIDIA Driver 다운로드] (https://www.nvidia.co.kr/Download/Find.aspx?lang=kr)

위 링크에서 드라이버를 다운받아 설치합니다.

2. CUDA Toolkit 설치하기

[CUDA Toolkit] (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)

현재 Tensorflow는 CUDA Toolkit 10.2를 지원하지 않으므로 위 링크에서 Legacy Release를 선택하여 CUDA Toolkit 10.1 update2 버전을 다운로드 받아 설치합니다.

CUDA Toolkit 설치 시 그래픽 드라이버를 같이 설치하게 되는데, 이미 최신 그래픽 드라이버를 설치했으므로, 사용자 정의 설치를 선택하여 그래픽 드라이버 설치는 빼고 하시면 됩니다. (CUDA만 선택)

3. cuDNN 라이브러리 설치하기

[cuDNN Library] (https://developer.nvidia.com/cudnn)

위 링크에서 cuDNN 라이브러리를 다운로드 받습니다. cuDNN 라이브러리는 NVIDIA 계정이 있어야 다운 받을 수 있습니다. 비용이 드는 건 아니니 회원 가입하고 다운 받으면 됩니다.

주의할 점은 CUDA Toolkit 버전에 맞는 cuDNN 라이브러리를 다운받아야 합니다. CUDA 10.1 을 다운로드 했으므로, cuDNN v7.6.5 [November 5th, 2019] for CUDA 10.1을 다운로드 받아 설치합니다.

cuDNN 설치는 CUDA Toolkit이 설치된 폴더(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1)에 압축을 풀면 됩니다.

4. Python 설치하기

[Python Download] (https://www.python.org/downloads/)

현재 Python의 최신 버전은 3.8.1입니다. 그런데 Tensorflow는 Python 3.7까지만 지원하고 있으므로, 3.7.6 버전을 다운로드 받아 설치합니다.

• 설치 시 첫 화면에서 Add Python 3.7 to PATH를 선택해줍니다.
• 설치 마지막 화면에서 Disable path length limit을 실행해줍니다.

Windows 10 주의사항

• Windows 10의 경우 Microsoft Store에서 Python 3.7을 설치한 경우는 설치 경로가 너무 길어 tensorflow 패키지가 설치되지 않습니다.

• python 홈페이지에서 다운받아 설치한 경우에는 명령 프롬프트에서 python이 실행되지 않는 문제가 있습니다. 제어판 > 앱 및 기능 > 앱 실행 별칭 에서 python 항목을 끔으로 바꾸는 것으로 해결할 수 있습니다.

5. Tensorflow 설치하기

명령 프롬프트 창(cmd) 나 파워쉘을 열어 텐서플로우를 설치합니다.

설치 하기 전에 pip 버전을 최신 버전으로 업데이트 하는게 좋습니다.

> python -m pip install --upgrade pip

기존에 Tensorflow 패키지가 있는지 확인합니다.

> pip list | findstr tensorflow

기존에 설치된 Tensorflow 관련 패키지가 있다면 삭제합니다.

> pip uninstall 패키지명

Tensorflow 버전 1.14 까지는 cpu 버전과 gpu 버전의 패키지 명이 달랐으나, 1.15부터는 같은 패키지 이름을 사용합니다. 다음과 같이 pip를 이용하여 tensorflow 패키지를 설치합니다.

> pip install tensorflow

6. Tensorflow 설치 확인하기

Tensorflow 페키지가 잘 설치되었는지 확인해보기 위해서 python에서 다음 명령을 실행시켜봅니다.

import tensorflow

위의 순서대로 잘 설치했음에도 불구하고 다음과 같은 에러 메시지가 발생하는 경우에는 Visual C++ 재배포 패키지를 설치해야 합니다.

ImportError: DLL load failed: 지정된 모듈을 찾을 수 없습니다.

Visual C++ 재배포 패키지 설치하기

[Visual Studio 2015, 2017 및 2019용 Microsoft Visual C++ 재배포 가능 패키지] (https://support.microsoft.com/ko-kr/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads)

위의 링크에서 vc_redist.x64.exe 파일을 다운받아 설치합니다.

Tensorflow에서 GPU를 인식했는지 확인하기

Tensorflow에서 GPU를 인식했는지 확인하기 위해서 다음을 python에서 실행하면 됩니다.

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

다음처럼 GPU 항목이 보이면 제대로 설치된 것입니다.

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 3215375927822947504
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 6574135706
locality {
  bus_id: 1
  links {
  }
}
incarnation: 217845138281476843
]