Anaconda && Visual Studio로 Tensorflow &&Tensorflow-GPU 설치

 Tensorflow-GPU를 위한 수많은 가이드들이 있는데 나는 IDE에서 모든 것을 해결하는 환경을 구축하였다. 

쉽게 말해서, 이 글대로 따라하면

 CPU사용 GPU사용과 같이 가상 환경 전환을 할 때에, 귀찮게 터미널을 열 필요없이 그냥 클릭 한 번으로 환경을 바꿀수 있다!!

 나는 데스크탑으로 게임도 하고 싶고, 오피스 프로그램도 자주 쓰기에 리눅스가 아닌 윈도우에 설치하였다.(듀얼 부팅이라는 방법이 있긴 하지만 상당히 귀찮은 것이 사실이다.) 텐서플로우 예제 코드를 GPU로 돌리기 위해서 설치해야 할 항목들을 아래와 같다. (다시 말하지만 윈도우 10가정 하에)

1. Visual Studio C++ 컴파일러 (나는 visual studio 2017이 깔려 있어서 이미 해결된 상태)

2. 파이썬 (버전 3.6 - 이것도 내 환경이 이미 3.6을 사용하고 있었다. 사실 파이썬은 아나콘다를 설치하기에 상관 없다.)

3. CUDA 설치 (CUDA Toolkit과 CuDNN SDK 나는 9.0버전 사용 SDK도 이에 맞게 하였음.)

4. 아나콘다 설치 (나는 이미 설치되어 있었음)

5. 가상 환경 구축 및 텐서플로우 설치

 

이 모든 것을 알려주기보다 4번부터 시작하려고 한다. 1.2.3은 윈도우 10에서 tensorflow-gpu설치 <- 친절하다.

아나콘다를 설치하는 방법이 두 가지가 있다. 우선 그냥 홈페이지에서 다운하는 방법 - 쉽다.

그리고 visual studio installer에서 설치하는 방법 (이렇게 하면 아나콘다가 위치하는 장소가 visual studio내부가 된다.)

아래와 같이 visual studio를 설치할 때에 다운받았던 프로그램에서 체크를 하면 알아서 추가를 해준다.

 그럼 visual studio를 키고, 보기 -> 다른 창 -> 파이썬 환경을 들어간다. 아나콘다 파이썬 3.7을 설치해서 그런지 3.7환경이 있다고 아래처럼 알려준다. 나는 새로운 환경을 만들 것이다!! Conda 환경 만들기로 새로운 가상 환경을 구축!!

여기서 구축할 때 사용할 파이썬 버전을 고를 수 있다. 이미 아나콘다에서 여러가지 버전의 파이썬을 제공하기 때문에 가능한 것이다. (그래서 사실 visual studio에서만 코딩할 것이라면 파이썬을 따로 깔지 않아도 된다...)

그 환경을 선택하고 패키지(Conda)를 선택한 다음 (PyPI보다는 그래도 아나콘다를 쓰니까 conda로 설치하자~)

conda install -c anaconda tensorflow-gpu를 입력하고 엔터, 이 환경은 GPU버전! 설치하는데 시간이 걸린다. 그도 그걸 것이 tensorflow가 크기가 상당하다...

또 환경 하나 만들고 이번에는 그냥 tensorflow를 설치해서 CPU로만 계산하게 할 것이다.

자 그럼, tensorflow 예제를 하나 복붙하고, 실행시켜 볼 것이다. 새로운 환경으로 스위치하고 싶으면 터미널을 열고 

activate... 이런거 전혀 필요없이 그냥 파이썬 환경에서 원하는 환경을 클릭하고 '이 환경을 새 프로젝트의 기본 환경으로 설정' 이걸 누르기만 하면 된다~!! 필요한 패키지가 있으면 이것도 이 화면 내에서 전부 해결 가능하다~

용량이 무지막지하다... 그래도 GPU를 쓴다니 기분은 좋다. 

visual studio에서 제공하는 intellisense라고 하는 자동완성 기능이 있는데 이걸 위해서 분석을 하고 있는 모습이다. 그런데, numpy에서 막혀버렸다. 구글링 결과, 새로 분석하지 말고 그냥 기존 intellisense DB를 쓰라고 해서 나중에 disable시켰다.