안녕하세요. 엔지엠소프트웨어입니다. 오늘은 간단하게 텐서플로우 머신러닝을 하기 위한 CUDA와 cuDNN을 설치하도록 해볼께요. CUDA는 아래 링크에서 설치할 수 있습니다. 대부분의 블로그나 사이트에서 설치 순서를 CUDA, cuDNN, Python, TensorFlow로 진행합니다. 솔직히 반대로 설치를 진행해서 이게 잘 될지 의문이네요-_-; 살짝 겁나기도 합니다. 예전에도 설치 문제로 한참을 고생했었거든요.

[ CUDA, cuDNN 설치 하기 ]

 

아래 그림과 같이 선택하고 네트워크로 다운로드 받았어요. 아마 로컬로 받으면 용량이 어마어마 할거예요. 네트워크로 받아서 설치하면 다운로드 되면서 진행됩니다.

 

 

 

설치된 버전은 CUDA 10.0.130입니다. 설치하는데 꽤 많은 시간이 소요될겁니다. 잠시 기다리는 동안 cuDNN도 다운로드 받아두세요. 다운로드 받는동안~ 머신러닝, 딥러닝 및 인공지능에 대해 이야기해보면 그리 빠르게 변화하지는 않는듯 보입니다. 회사에서 대용량 데이타를 처리하기 때문에 이것 저것 많은 부분을 접하면서 느꼈던 가장 큰 어려움은 오픈소스끼리의 버전 관리와 알수 없는 충돌이었습니다. 특히나 버전이 올라가면 제대로 동작하지 않는 경우가 많았습니다. 머신러닝과 딥러닝쪽이 그렇더라구요^^; (각각의 라이센스 문제로 패키징하기도 쉽지 않았습니다.)

 

 

 

cuDNN은 NVIDIA 홈페이지에 가입을 해야 받을 수 있습니다. 예전에 텐서플로우 할 때 가입해놔서 바로 받았습니다만, 처음 진행하시는 분은 회원 가입 후 다운로드 받으세요.

[ CUDA, cuDNN 다운로드 ]

 

 

 

CUDA 설치가 완료되었습니다.

 

 

 

다음을 클릭해서 설치를 완료하세요.

 

 

 

cuDNN도 다운로드가 완료되었습니다. 압축을 푼 후 모두 복사하세요.

 

 

 

CUDA가 설치된 폴더로 이동한 후 붙여넣기 합니다.

 

 

 

마지막으로 쿠다가 환경 변수에 정상적으로 등록되었는지 확인해야 합니다. 내컴퓨터에서 우클릭 후 속성창을 여세요. 그리고, 고급 시스템 설정을 열어주세요. 이 후 환경 변수를 편집할 수 있습니다. 아마도 자동으로 등록되어 있을건데요. 혹시라도 CUDA_PATH가 없다면 직접 입력해줘야 합니다.

 

 

 

시스템 변수의 path에도 등록이 되었는지 확인하세요.

 

 

 

이렇게해서 CUDA와 cuDNN설치가 완료 되었습니다. 이미 파이썬과 텐서플로우를 설치했기 때문에 다음에는 바로~ 이미지를 학습시켜볼 수 있을듯합니다. 여러가지 예외 상황이 발생할수도 있지만... 하나씩 해결해 나가면서 진행한다면 큰 무리는 없을거 같아요. 만약, 잘 안된다면 최악의 경우로 아나콘다를 삭제하고 다시 설치하면 될거 같아요~

 

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