얼마 전부터 텐서플로우를 윈도우에도 설치할 수 있게 되어 해당 환경을 만드는 방법을 정리한다. 파이썬은 오픈소스인 만큼 다양한 배포판이 있다. 그 중에 수학이나 과학에 관련된 필수 라이브러리를 묶어서 배포하는 버전이 아나콘다 버전이다. 기존 설치된 파이썬으로도 가능하지만 필요한 라이브러리가 생길 때 마다 추가적으로 설치작업이 필요할 수 있으므로 아나콘다 버전을 설치하는 것이 깔끔하다. 그리고 두 번째로 쿠다를 설치할 것이다. 쿠다는 연산을 할 때 GPU를 사용할 수 있도록 해주는 기술인데, 인공지능이나 과학기술의 연산에서는 CPU보다 GPU를 이용함으로서 훨씬 높은 성능을 낼 수 있다. 여기서는 쿠다 Toolkit과 쿠다 GPU 가속 라이브러리를 설치할 것이다. 따라서 본인의 그래픽 카드가 NVIDIA그래픽 카드여야 한다.
아나콘다(anacond) 설치
구글에서 anaconda를 검색을 해서 anaconda 사이트로 가보자.
아래 쪽으로 내려오면 zipped Windows installers를 클릭한다.
참고 : 현재 오른쪽에 있는 Python 3.6 version(64-BIT INSTALLER(422M))를 설치하면 문제가 생길 수 있다.(현재) 따라서 다음에 설명하는 3.5.2버전으로 설치해야한다.
중간에 다음과 같은 녀석이 있을 것이다.
위에 것은 32bit용, 아래는 64bit용이다. 자신의 컴퓨터에 맞게 다운로드 받자.
아니면 여기(64bit버전)를 클릭해서 다운로드 받자. 여기(32bit버전)
중요 : 다운로드를 받았으면 압축을 푼 후 관리자 권한으로 설치한다.
※ 참고 : 기존에 파이썬이 설치된 상태라면 환경변수 path에서 anaconda가 기존의 파이썬 환경변수보다 먼저 검색되도록 위치를 변경해야한다. 만약 기존에 파이썬이 설치되지 않았다면 상관없다.
쿠다(CUDA) 설치
NVIDA 개발자 사이트로 들어간다. 우선 가입을 하도록 한다. 좀 장황하게 설문조사를 하고 번거로운 부분이 있지만 가입을 해야 필요한 요소를 다운로드 받을 수 있기 때문이다.(가입 방법 생략)
가입을 마쳤다면 로그인 한 후 CUDA Toolkit과 Deep Neural Network(cuDNN)을 다운로드 받아 설치해야 한다.
위 그림에서 차례대로 하나씩 설치해 보겠다.
CUDA Toolkit Download
다음은 Download를 누른 화면이다
▲ 표시된 화살표 순서대로 클릭해서 Download를 해 준다. 그리고 설치한다. 설치는 어렵지 않으므로 자세한 설치방법은 생략한다.
cuDNN 설치
두 번째로 설치할 cuDNN을 클릭하면 나오는 화면에서 중간에 Download버튼을 클릭하면 다음과 같은 화면이 나온다.
반드시 cuDNN 5.1버전으로 선택하도록 한다. 그리고 자신의 윈도우 버전에 맞는 부분을 클릭하면 된다. 그러면 하나의 압축파일이 다운로드 받아진다.
CUDA Toolkit이 설치된 디렉토리에 cuDNN 덮어 씌우기
(cuDNN)의 압축을 보면 cuda폴더 안에 세 개의 폴더(bin, include, lib)가 있다. 이 폴더의 압축을 풀어서 앞에서 설치한 CUDA Tookit이 설치된 폴더에(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0)에 덮어 씌워준다. 덮어씌울 폴더는 다음과 같다.
여기까지 끝마쳤다면 텐서플로우 설치 방법과 간단한 실습은 다음 포스팅에서 다루겠다.