kimyj-dh 님의 블로그

이번에 컴퓨터 사양을 업그레이하면서 Anaconda를 다시 세팅하게 되었습니다. 이게 무슨 일인가... 새로 교체한 RTX 3050이 인식이 안되었습니다.  옛 기억을 떠올리며 이건 CUDA Toolkit과 cuDNN 을 설치해야 했습니다. CUDA Toolkit 이란 GPU 가속화 애플리케이션 개발에 필요한 모든 것을 제공합니다.CUDA 툴킷에는 GPU 가속화 라이브러리, 디버깅 및 최적화 툴, 컴파일러, 그리고 애플리케이션을 배포하기 위한 CUDA 런타임이 포함됩니다.  cuDNN(cuda Deep Neural Network Library)은 딥 러닝 및 인공 신경망(ANN) 프레임워크를 가속화하기 위한 라이브러리입니다. Tensorflow와 Pytorch를 사용하는 딥러닝을 위해 설치하시기 바랍니다..

딥러닝을 하면서 가장 필요한 GPU 사용법에 대해서 알아보겠습니다. 직장에서 일하면서 실행환경을 자주 만들었던 기억이 있네요...작동하는 실행환경이 있다면 왠만하면 건드리지 마세요! 백업도 꼭하시고요 ㅠ (저는 자주 날려먹었습니다.) 1. Python 설치Python은 Anaconda 에서 사용했습니다. 처음 사용하시는 경우에는 3.7이나 3.8 버전으로 입문하셔서 관련 서적으로 많이 테스트 해보시는걸 추천드립니다.  2. PIP를 사용하여 Tensorflow 설치먼저 Python 3.7 버전을 사용하기에 아래의 Tensorflow 에서 제공하는 버전 중 Python 버전과 맞는 GPU 버전을 찾습니다.https://www.tensorflow.org/install/source?hl=ko&_gl=1*ev6..