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Conda 가상환경, 시스템 요구사항
Windows 7 이상(64비트), 콘다 환경 만들기, Microsoft Visual C++…
Conda 가상환경
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8.6 이였으므로, CUDA SDK는 11.1 ~ 11.5 가 적합
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압축 풀고, 아래 참고링크를 따라 [파일 이동] 및 [환경변수 추가]
[환경변수 추가]부분에서 [제어판]-[시스템 및 보안]-[시스템]을 누르지 말고, 밑에 파란글씨 누른 후-[시스템 속성 창]-[고급]-[아래쪽에 환경변수]
패키지 설치
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pip install [패키지명]
python의 정식 지원을 받는 패키지만을 관리하는 관리자, python 한정.
conda, pip를 혼용하면, 이후에 conda update나 install, uninstall 등을 할 때 pip로 설치되었던 패키지는 누락되거나 다른 버전이 깔려있는 것처럼 두 개가 보일 수도 있다. 이 경우 dependency error로 인해 꼬여버리는 상황이 발생
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프로젝트를 진행할 때는 base환경은 사용하지 않고, 반드시 가상환경을 만들어 사용
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pip로 TensorFlow 설치
conda와 함께 CUDA, cuDNN을 설치
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CPU 설정을 확인
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
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TensorFlow 2.5.0을 사용하는 경우, CUDA 11.2와 cuDNN 8.1을 사용해야 합니다.
Cuda 11.2, cuDNN 8.1, python 3.7 사용 중이므로 tensorflow_gpu-2.7.0을 설치
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- 시스템 요구사항
Windows 7 이상(64비트)
참고: TensorFlow 2.10 부터 x86/x64 프로세서용 Windows CPU 빌드는 제3자인 Intel 에 의해 구축, 유지 관리, 테스트 및 출시됩니다. Windows 기본 tensorflow 또는 tensorflow-cpu 패키지를 설치하면 Intel의 tensorflow-intel 패키지가 설치됩니다. 이러한 패키지는 있는 그대로 제공됩니다. Tensorflow는 이 pip 패키지의 가용성과 무결성을 유지하기 위해 합리적인 노력을 기울일 것입니다. 제3자가 pip 패키지를 출시하지 못하는 경우 지연이 발생할 수 있습니다. 이 협업에 대한 자세한 내용은 이 블로그 게시물을 참조하세요.
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- Microsoft Visual C++ 재배포 가능 패키지 설치
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