텐서플로우 윈도우 설치할 때 고생하지 않으려면 2017. 5. 1.

CUDA9을 사용하지 않았었는데, 이유가 잘 설치가 되지 않아서 입니다.

Visual Studio 2017이 없어서 발생한 문제인데, "Install Visual Studio Integration"을 꺼주면 됩니다.

윈도우10에서 Anaconda 기반의 TensorFlow 라이브러리 설치 및 PyCharm을 이용한 개발 환경 구성

(참조) https://www.tensorflow.org/install/

 

1. Anaconda 설치

 

Anaconda에 대한 소개는 이전글을 참조하기 바람 (굳이 보지 않아도 됨...)

 

2016/08/22 - [PROGRAMMING/Python] - Anaconda (아나콘다) 이용한 Python 개발환경 구성

 

<<<<< Anaconda Download >>>>>

 

Python 3.6 버전 64-bit를 설치

 

(TensorFlow는 공식적으로 현재(2017.03.07) Python 3.5.X 버전을 지원하고 있지만, 환경을 새롭게 만들므로 상관없음)

 

 

 

2. TensorFlow 설치

 

① 시작프로그램 -> Anaconda Prompt 실행

 

② TensorFlow를 위한 환경 생성 (Python 3.5 버전으로 설치)

 

C:>conda create -n TensorFlow python=3.5

 

③ TensorFlow 환경 활성화 하기

 

C:>activate TensorFlow

 

위 명령 실행하게 되면 (TensorFlow) C:> 형태의 prompt 볼 수 있음

 

④ PIP를 통해 TensorFlow 설치

 

■ CPU only version

 

(TensorFlow) C:>pip install tensorflow

 

■ GPU version

 

(TensorFlow) C:>pip install tensorflow-gpu

 

※ CPU-only version과 GPU version이 있으므로 자신의 시스템에 맞게 설치하면 됨. NVIDIA 사의 그래픽 카드가 있는 경우 GPU 버전을 설치하면 되며, 그외의 경우는 CPU-only 버전을 설치하여야 한다. GPU 버전 설치하는 경우 추가로 NVIDIA 사이트에서 CUDA Toolkit 8.0 및 cuDNN 5.1(가입필요)을 설치하여야 한다. 설치 방법은 TensorFlow 사이트를 참조!

 

GPU 버전 설치할 때는

 

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

 

CUDNN을 복사하는 곳은

C:\temp\tensorflow\cuda 에서

이곳으로.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

3. PyCharm 설치 및 환경 구성

 

① PyCharm 다운로드 및 설치 (Community 버전 다운 받으면 됨)

 

<<<<< PyCharm Download >>>>>

 

② Create New Project 눌러 새로운 프로젝트 생성

 

 

 

③ 프로젝트 저장 위치 선택 후 Interpreter 항목에서 TensorFlow 설치된 환경의 Python 선택 필요 (최초 1번 추가 필요)

 

C:\ProgramData\Anaconda3\envs\TensorFlow\python.exe로 설정 필요.

 

 

 

 

④ Project에 New --> Python File 하여 코드 입력

 

예제 코드

 

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow')
print(sess.run(hello))
print(str(sess.run(hello), encoding='utf-8')) # unicode --> utf-8

 

 

※ 위 코드에서 2~3행은 TensorFlow 실행 시 보여주는 여러 로그 결과를 출력하지 않기 위한 것으로 없어도 무방하다. 해당 코드 주석 처리 후 결과 확인해 볼 것...

 

예제 코드 실행 화면