Conda에 Tensorflow-gpu 설치하기
conda를 설치하면 기본적으로 tensorflow가 설치되지 않는 것 같습니다.
따라서 tensorflow나 tensorflow-gpu를 사용하기 위해서는 별도의 설치 과정이 필요합니다.
conda create -n tf-gpu tensorflow-gpu 위 명령어를 실행하면, tf-gputensorflow-gpu라는 env명으로 가상환경이 생성되자마자 tensorflow-gpu와 관련된 라이브러리들이 자동으로 설치되어 설정된다.
conda activate tf-gpu이후 위 명령어를 실행하면 tf-gpu env가 활성화된다.
(tf-gpu)는 환경이 활성화되었음을 의미합니다.
tensorflow-gpu 설치 확인
가상 환경 설치를 마쳤으니 tensorflow-gpu가 잘 설치되었는지 확인해보자.
빨리 확인하기 위해 파이썬 쉘를 사용하여 확인할 수 있습니다.
python위 명령을 실행하여 파이썬 셸을 엽니다.
Tensorflow 모듈을 가져오고 설치가 성공했는지 확인하십시오.
import tensorflow as tf
tf아래와 같이 모듈이 성공적으로 로드되었습니다.
tf를 입력했을 때 모듈이 나타나면 성공적으로 설치되었음을 확인할 수 있습니다.
다음으로 컴퓨터에 있는 GPU를 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.
우리는 GPU를 사용할 수 있는지 확인하는 기능이 있는 tensorflow를 제공합니다.
tf.test.is_gpu_available
tf.config.list_physical_devices('GPU')위의 두 함수를 사용하여 GPU가 활성 상태인지 또는 사용 가능한지 확인할 수 있습니다.
tf.test.is_gpu_available 기능의 경우 곧 제거될 기능입니다.
tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)를 사용하시면 좋을 것 같아요.
마지막으로 nvidia-smi 명령을 실행하여 GPU가 잘 돌아가는지 확인해보자.
아래 프로세스 블록에서 GPU가 활용되는 것을 볼 수 있습니다!
참조
https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/tensorflow/
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/test/is_gpu_available
tf.test.is_gpu_available | 텐서플로 v2.12.0
TensorFlow가 GPU에 액세스할 수 있는지 여부를 반환합니다.
(더 이상 사용되지 않음)
www.tensorflow.org
TensorFlow — Anaconda 문서
TensorFlow Anaconda를 사용하면 TensorFlow를 쉽게 설치할 수 있으므로 데이터 사이언스, 기계 학습 및 인공 지능 워크플로를 사용할 수 있습니다.
이 페이지에서는 Anaconda 및 Miniconda에 포함된 conda 패키지 관리자를 사용하여 TensorFlow를 설치하는 방법을 보여줍니다.
텐소
docs.anaconda.com