1. Visual Studio 2015 이상 버전 설치
https://visualstudio.microsoft.com/vs/older-downloads/이전 버전의 Studio 소프트웨어 다운로드 | Visual Studio – Visual StudioVisual Studio Community, Professional 및 Enterprise 소프트웨어의 이전 버전을 다운로드하세요. 여기서 Visual Studio(MSDN) 구독에 로그인하세요.visualstudio.microsoft.com
위의 링크에서 적절한 버전을 다운로드하고 매뉴얼을 참고하여 설치합니다.
2. python 3.6 버전 설치
현재 Tensorflow 버전은 python 3.6 버전까지만 지원하기 때문에 해당 버전을 설치합니다.
https://www.python.org/downloads/windows/Python Releases for WindowsThe official home of the Python Programming Languagewww.python.org
현재는 3.6.8 버전의 설치버전을 다운로드 할 수 있습니다.
https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/python-3.6.8-amd64-webinstall.exe불러오는 중입니다…
python-3.6.8-amd64-webinstall.exe 파일입니다.
2. CUDA 설치
a. CUDA Toolkit 설치
https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsCUDA Toolkit 10.1 Update 1 DownloadSelect Host Platform Click on the green buttons that describe your host platform. Only supported platforms will be shown.developer.nvidia.com
최근 Tensorflow는 CUDA 10.0을 지원합니다.
적합한 버전을 선택하여 다운로드 합니다.
설치를 수행합니다.
CUDA 설치가 완료되면 CUDA 기본 툴킷의 실행 파일이 설치되어 있는 아래의 위치를 제어판->시스템및보안->시스템->고급시스템설정 시스템 속성에서 고급 탭에서 환경변수 설정 버튼을 클릭하고 path에 추가되어 있는지 확인해 주십시요.
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
b. cuDNN 설치
아래의 사이트로 이동하여 해당 파일을 다운로드 합니다.
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivecuDNN ArchiveNVIDIA cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.developer.nvidia.com
다운로드가 완료되면 압축을 해제합니다. 압축해제한 폴더를 모두 선택하여 복사한 후 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 폴더에 붙여넣기 합니다.
3. Anaconda 설치
아래의 링크에 접속하여 Anaconda를 다운로드 합니다.
https://www.anaconda.com/distribution/Anaconda Python/R Distribution – AnacondaThe open-source Anaconda Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on Linux, Windows, and Mac OS X. With over 15 million users worldwide, it is the industry standard for developing,…www.anaconda.com
다운로드한 설치 파일을 실행하여 설치를 수행합니다.
설치가 완료되면 각 설치 프로그램의 버전을 확인합니다.
[anaconda 5.2 버전 설치]
아래의 링크에서 다운로드 합니다.
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe
다운로드를 완료한 파일을 실행하여 설치를 진행합니다.
설치가 완료되면 ocnda와 python을 최신버전으로 업데이트 합니다.
conda update -n base conda
conda update –all
4. 가상환경 생성
cmd 창에서 아래와 같은 명령어를 실행합니다. 가상환경의 이름은 개별적으로 정의합니다. 여기서는 tf로 정의하였습니다.
conda create -n tf python=3.6
가상환경 설치가 완료되면 아래의 명령을 수행하여 설치 결과를 확인합니다.
conda info –envs
위의 명령을 실행하면 아래와 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
activate tf 명령을 실행하여 가상환경을 활성화시키면 아래와 같이 프롬프트가 변경되면 정상적으로 설치가 완료된 것입니다.
python -m pip install –upgrade pip
5. 가상환경에서 tensorflow 설치
pip install tensorflow-gpu
아래의 명령을 실행하여 업그레이드를 수행합니다.
pip install –ignore-installed –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
6. 가상환경에 jupyter notebook 설치
pip install ipykernel
아래와 같은 명령을 수행하여 환경설정을 수행합니다.
python -m ipykernel install –user –name tf –display-name “tensorflow3.6”
또는
pip install jupyter
아래의 명령을 실행하여 설정파일을 생성합니다.
jupyter notebook –generate-config
해당 폴더에서 jupyter_notebook_config.py 파일을 텍스트 에디터로 열어 주석처리된 c.NotebookApp.notebook_dir = ‘ ‘ 에서 주석처리를 삭제하고 원하는 디렉터리를 설정하시기 바랍니다.
pip install numpy matplotlib pandas pillow graphviz
pip install -U scikit-learn scipy matplotlib
