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파이썬 Anaconda, Cuda, Cudnn, Pytorch 설치 [23.09.13] 본문
본인 학교 컴퓨터는 GeForce RTX 3080이다.
cmd 창에서 nvidia-smi를 검색해 본다
다음과 같이 cuda 11.1을 설치했다.
CUDA Toolkit 11.1.0
Get CUDA Toolkit 11.1.0 for Linux and Windows.
developer.nvidia.com
호환성 오류 발생한다면
제어판에서 NVIDIA Frameview SDK 및 NVIDIA PhysX 프로그램을 삭제 후 설치를 진행하면 된다.
비쥬얼 2019 다운을 받았다
https://visualstudio.microsoft.com/ko/vs/older-downloads/
Visual Studio 이전 다운로드 - 2019, 2017, 2015 및 이전 버전
이전 버전의 Visual Studio Community, Professional 및 Enterprise 소프트웨어를 다운로드합니다. 여기에서 MSDN(Visual Studio) 구독에 로그인합니다.
visualstudio.microsoft.com
anaconda를 열어서 tf37 7설치완료
conda remove --name tf377 --all
conda activate tf37 후 호환되는 tensorflow 확인을 위해 version 확인
https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=ko#tested_build_configurations
Windows의 소스에서 빌드 | TensorFlow
이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Switch to English Windows의 소스에서 빌드 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 소스에서 TensorFlow
www.tensorflow.org
pip install tensorflow==2.6.0
pip install tensorflow-gpu==2.6.0
cudnn 설치
zip 파일내 폴더 옮기기
환경 변수 추가
| C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin |
| C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\libnvvp |
| C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1 |
| C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib |
파이토치에서 cuda 11.1 설치
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
PyTorch
An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
pytorch.org
오류가 발생해 여러가지 설치 시험 완료
설치 완료~
가상환경에 주피터 노트북을 연결
가상환경과 kernel 연결
python -m ipykernel install --user --name 가상머신이름 --display-name "표시할이름"
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