몇주간 머신러닝을 잠깐 공부해보았습니다. 여러가지 머신러닝 라이브러리들이 있는데 그중에서 저는 tensorflow 텐서플로우를 사용해보았습니다.
저는 이클립스 환경에 PyDev 를 이용하여 코딩하였는데요. 이클립스에서 파이썬을 사용하는 방법을 알아 보시려면 다음 링크를 참고해 주세요. http://dpdpwl.tistory.com/31
텐서플로우는 cpu 모드와 gpu 모드가 있습니다. 일반버전인 cpu 모드는 설치가 간편하고 그래픽카드가 없어도 사용 할 수 있습니다.
gpu모드는 엔비디아 그래픽카드가 필요하고 CUDA, cuDNN 의 사전 설치가 필요합니다. 그리고 텐서보드를 사용 할 수 있습니다.
(CUDA를 지원하는 그래픽카드 목록 링크 : https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus)
그럼 텐서플로우 사용을 위해 먼저 설치부터 하겠습니다. 본 포스팅은 window환경에서 텐서플로우 gpu 모드를 설치하는 과정을 보여드립니다.
먼저 텐서플로우 설치에 앞서서 파이썬3.6, pip , 엔비디아 그래픽드라이버가 설치되어있어야합니다.
CUDA와 cuDNN 은 CUDA 8.0 + cuDNN 6.0 조합으로 사용합니다.
(CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 이 최신이지만 최신보다는 검증된 버전으로 안전하게 했어요)
1. CUDA설치
CUDA를 설치하기위해 아래링크로 들어갑니다.
https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
본 포스팅은 윈도우버전에서 설치하기때문에 windows - 64비트 - 10 - exe 를 차례대로 선택해줍니다.
다운로드된 exe파일을 실행하여줍니다.
다음음다음다음완료를 해줍시다..
2. cuDNN설치
CUDA를 설치하였으면 cuDNN을 설치하여줍니다.
cuDNN은 로그인을 아여야만 다운로드가 가능합니다. 간단한 회원가입을하여 cuDNN 6.0 버전을 다운받아줍니다.
(CUDA를 8버전 설치하였기때문에 for CUDA8.0 으로 설치합니다)
3. cuDNN 환경변수 설정
cuDNN을 설치 하였으면 환경변수 설정을 하여야합니다. 환경변수가 설정 되어있지 않으면 모듈을 찾지 못하는 에러가 나옵니다.
4. TensorFlow 설치
tensorflow 설치를위해 cmd를 켜줍니다.
pip 명령으로 간단히 텐서플로우 gpu 버전을 받을 수 있습니다.
5. TensorFlow 실행
이클립스 PyDev 로 파이썬 프로젝트를 하나 생성한 뒤 tensorflow 를 import 받아 간단한 출력을 해봅니다.
아래와같이 그래픽카드 정보가 나오며 print 가 되면 정상적으로 tensorflow-gpu 버전이 설치가 되었음을 확인 할 수 있습니다.
텐서플로우 설치가 완료되었습니다!!
다음포스팅에선 텐서플로우를 활용하여 간단한 예제를 알아 보겠습니다.
텐서플로우를 배우는 과정에서 도움이 될 만한 동영상 강의가 많습니다.
엔듀르응 교수님의 머신러닝강의, 유튜브에 김성훈 교수님의 강의가 있으니 꼭한번 보세요!
