DATA/기타

[DATA/기타] conda 가상환경에서 CUDA, cuDNN 설치하기

내가 돌리는 코드에 따라 요구되는 환경이 다르다보니 각 프로젝트별로 다른 CUDA, cuDNN 설치가 필요할 수 있다. 물론 로컬에 필요한 버전들을 모두 깔아두고서 환경변수를 바꿔가며 쓸 수도 있다. 하지만 이 방법은 너무 비효율적이다. 따라서 conda 환경 내에서 CUDA와 cuDNN을 설치하여 사용해보자.conda 가상환경에서 CUDA, cuDNN 설치$ conda install cudatoolkit==[버전]$ conda install cudnn==[버전]위와 같이 설치하면  가상환경 내에 시스템 간섭을 최소화하며 여러 버전을 관리할 수 있다.

[DATA/기타] Windows tensorflow-gpu 설치

CUDA, cuDNN 설치https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=ko#gpu Windows의 소스에서 빌드,Windows의 소스에서 빌드  |  TensorFlow이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Windows의 소스에서 빌드,Windows의 소스에서 빌드 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 소스에www.tensorflow.org위 링크에서 설치하려는 tensorflow-gpu 버전에 맞는 CUDA와 cuDNN을 확인하고 설치합니다.(설치에 어려움이 있다면 여기를 참고하세요.)tensorflow-gpu 설치저는 버전 2.10.0을 사용했습니다. 아래 명령어를 입력하여..

[DATA/기타] Windows에서 CUDA, cuDNN 설치하기

NVIDIA 드라이버 설치NVIDIA 드라이버 다운로드 페이지에서 GPU에 맞는 드라이버를 다운로드하고, 설치해줍니다.GPU 모델명 및 드라이버 버전 확인명령 프롬프트를 열고 nvidia-smi를 입력해줍니다.위에서 알 수 있는 정보는 아래와 같습니다.제 그래픽카드는 RTX 3060입니다.설치된 드라이버 버전은 560.94입니다.이 드라이버는 CUDA 12.6을 지원합니다.내 컴퓨터에 맞는 CUDA 버전 찾기위에서 CUDA 12.6버전을 지원함을 알 수 있었지만, 올바른 CUDA Toolkit 버전을 한 번 더 확인하기 위해서 CUDA 호환성 페이지에서 드라이버 버전 별로 지원하는 CUDA 버전을 확인합니다.CUDA Toolkit 다운로드CUDA Toolkit Archive에서 알맞은 버전의 CUDA T..