gpu 사용을 위한 CUDA 환경

AI 경진대회 참가하면서 gpu를 꼭 써야한다는 것을 깨닫고 반나절만에 환경을 구축했다

다음 두 글을 번갈아 보며 설치했고 덕분에 꽤 빨리 성공한 것 같다(감사합니다)

포인트는 귀찮더라도 처음에 호환되는 버전을 확실히 알아두고 설치를 시작해야 한다는 것이다

https://velog.io/@mactto3487/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-GPU-%ED%99%98%EA%B2%BD-%EA%B5%AC%EC%84%B1%ED%95%98%EA%B8%B0

GPU 사용을 위한 CUDA 환경 구성하기

https://velog.io/@maseully_hoit/GPU-%EC%82%AC%EC%9A%A9-%ED%99%98%EA%B2%BD-%EC%84%A4%EC%A0%95-with-CUDA-cuDNN

GPU 사용 환경 설정 with CUDA, cuDNN

내 컴퓨팅 환경정보

-windows 11

-GeForce RTX 3060

-Nvidia driver 551.82

-CUDA Toolkit 11.2

-cnDNN 8.1

-Visual Studio 2019

 

 

1. anaconda prompt에서 가상환경 만들기

conda create -n {가상환경 이름} python={파이썬 버전}
ex) conda create -n tf_env python=3.8

2. 가상환경 활성화

conda activate {가상환경 이름}
ex) conda activate tf_env

3. tensorflow-gpu 버전 2.9.0으로 설치(버전은 본인환경에 맞는것으로 해야함)

pip install tensorflow-gpu==2.9.0

 

 

4. 세팅이 잘 되었는지 확인

python

import tensorflow as tf
tf.__version__ # (_ 2개임)

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
tf.test.is_gpu_available()
# cmd와 jupyter notebook cell에서 모두 true가 나와야 함

select kernel을 눌러서 내가 만든 가상환경으로 커널을 변경해야 함

드디어 gpu 사용 가능 ^_^