Window에서 Tensorflow 설치 및 GPU 사용

가상환경에 tensorflow 설치

가상환경 만들기(생략가능)

tensorflow를 설치하기 전에 가상환경을 만들어 만든 가상환경 안에 tensorflow를 설치하고자 한다. 본인은 설치할 tensorflow 버전에 맞춰 가상환경을 python 3.8로 설정하였다.

💡 가상환경을 만드는 이유
가상환경을 만들면 가상환경마다 독립적인 환경을 만들어 작업을 진행할 수 있다. 한 환경에서만 여러 프로젝트를 진행하다보면 여러 라이브러리와 패키지를 사용하게 되는데 각 라이브러리 혹은 패키지끼리 충돌하거나, 특정 버전의 라이브러리만 호환이 가능한 경우가 있어 삭제와 재설치를 해야하는 경우가 발생할 수 있다. 가상환경 안에 필요한 라이브러리 및 패키지만 설치하여 사용하면 앞서 말한 상황을 방지할 수 있다.

가상환경 생성 및 삭제

tensorflow 설치

가상환경 안에서 아래 명령어를 실행시켜 설치한다.

> pip install tensorflow==2.10 --force-reinstall

https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ko#windows-native
위 사이트에서 확인할 수 있다시피 현재 윈도우에서는 Tensorflow 2.10 버전이 GPU를 지원하는 마지막 버전이기 때문에 2.10을 설치하였다.

pip로 TensorFlow 설치

tensorflow가 GPU를 사용할 수 있는지 확인

가상환경 안에서 python 인터프리터 실행 후에 아래 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나온다.

확인 방법1

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.config.list_physical_devices('GPU')
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

확인 방법2

>>> from tensorflow.python.client import device_lib
>>> print(device_lib.list_local_devices())
...
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
...
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
...