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[파이썬 설치]

 

1. 웹 브라우저에서 아래 URL을 입력한다.

 

www.python.org/

 

2. 아래 화면에서 상단 중앙의 [Downloads] 링크를 클릭한다.

 

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3. [Downloads] 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 아래와 같이 [Python 3.6.6] 버전의 [Download] 링크를 클릭한다.

 

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4. [Python 3.6.6] 버전의 [Download] 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 아래와 같이 [Windows x86-64 executable installer] 링크를 클릭해 [python-3.6.6-amd64.exe] 파일을 다운로드 받는다.

 

5. 다운로드한 [python-3.6.6-amd64.exe] 파일을 실행한다.

 

6. 파이썬 설치 시작시 아래 화면에서 [Add Python 3.6 to PATH] 항목을 체크한다.

 

7. 파이썬 설치가 종료되면 아래 화면에서 [Disable path legnth limit] 링크를 클릭하고 설치 프로그램을 종료한다.

 

[CUDA 설치]

 

1. 웹 브라우저에서 아래 URL을 입력한다.

 

developer.nvidia.com/

 

2. 아래 화면에서 [ACCELERATED COMPUTING] 이미지 링크를 클릭한다.

 

3. [ACCELERATED COMPUTING] 이미지 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 [CUDA Toolkit] 링크를 클릭한다.

 

4. [CUDA Toolkit] 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 [Download Now >] 링크를 클릭한다.

 

5. [Download Now >] 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 [Legacy Releases >] 링크를 클릭한다.

 

6. [Legacy Releases >] 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 [CUDA Toolkit 9.0 [Sept 2017], OnLine

Documentation] 줄의 [CUDA Toolkit 9.0] 링크를 클릭한다.

 

7. [CUDA Toolkit 9.0] 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 [Windows] 링크를 클릭한다.

 

8. [Windows] 링크를 클릭하면 화면이 아래와 같이 변경되며 [Version] 항목의 [10] 링크를 클릭한다.

 

9. [Version] 항목의 [10] 링크를 클릭하면 화면이 아래와 같이 변경되며 [Installer Type] 항목의 [exe(local)] 항목을 클릭한다.

 

10. [Installer Type] 항목의 [exe(local)] 항목을 클릭하면 화면이 아래와 같이 변경되며 [> Base Installer] 항목의 [Download [1.4 GB]] 링크와 [> Path 1[Released Jan 25, 2018] 항목의 [Download[54.1 MB]] 링크 항목을 클릭해 아래 파일을 다운로드 한다.

cuda_9.0.176_win10.exe
cuda_9.0.176.1_windows.exe

 

11. 다운로드한 파일들을 순차적으로 실행해서 설치한다.

 

[cuDNN 설치]

 

1. 웹 브라우저에서 아래 URL을 입력한다.

 

developer.nvidia.com/

 

2. 아래 화면에서 [DEEP LEARNING] 이미지 링크를 클릭한다.

 

3. [DEEP LEARNING] 이미지 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 [Deep Learning Primitives [cuDNN]] 항목의 [cuDNN] 링크를 클릭한다.

 

4. [Deep Learning Primitives [cuDNN]] 항목의 [cuDNN] 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 [Download cuDNN >] 링크를 클릭한다.

 

5. [Download cuDNN >] 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 [Login] 링크를 클릭한다.

 

6. [Login] 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 [Email Address] 항목과 [Password] 항목을 입력하고 [Login] 링크를 클릭한다.

 

7. [Login] 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 [I Agree To the Terms of the cuDNN Softeware License Agreement] 항목을 체크한다.

 

8. [I Agree To the Terms of the cuDNN Softeware License Agreement] 항목을 체크하면 화면이 아래와 같이 변경되며 [Archived cuDNN Releases] 링크를 클릭한다.

 

9. [Archived cuDNN Releases] 링크를 클릭해 이동한 웹 페이지에서 [Download cuDNN v.7.0.5 [Dec 5, 2017], for CUDA 9.0] 링크를 클릭한다.

 

10. [Download cuDNN v.7.0.5 [Dec 5, 2017], for CUDA 9.0] 링크를 클릭하면 화면이 아래와 같이 변경되며 [cuDNN v7.0.5 Library for Windows 10] 링크를 클릭해 아래 파일을 다운로드 한다.

cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip

 

11. 다운로드한 파일의 압축을 풀면 아래와 같은 폴더들이 생성된다.

 

12. 생성된 폴더의 파일을 아래와 같이 대상 폴더에 복사한다.

소스 폴더명 소스 파일명 타겟 폴더명
bin cudnn64_7.dll C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
include cudnn.h C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include
lib\x64 cudnn.lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64

 

[운영 체제 환경 변수 설정]

 

1. [명령 프롬프트]를 열고 아래 명령을 실행한다.

sysdm.cpl

 

2. [시스템 속성] 대화 상자에서 [고급] 탭을 클릭한다.

 

3. [고급] 탭에서 [환경 변수] 버튼을 클릭한다.

 

4. [환경 변수] 대화 상자에서 [시스템 변수] 항목의 [새로 만들기] 버튼을 클릭한다.

 

5. [새 시스템 변수] 대화 상자에서 아래와 같이 입력하고 [확인] 버튼을 클릭한다.

 

6. [환경 변수] 대화 상자에서 [확인] 버튼을 클릭한다.

 

7. [시스템 속성] 대화 상자에서 [확인] 버튼을 클릭한다.

 

[Tensorflow GPU 버전 설치]

 

1. [명령 프롬프트]를 열고 아래 명령을 실행한다.

pip install --upgrade tensorflow-gpu

 

2. 텐서플로 GPU 버전 설치가 정상적으로 완료되었는지 확인하기 위해서 [IDLE (Python 3.6 64bit)]를 실행하고 아래 명령을 실행한다.

import tensorflow as tf
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(10)
c = a * b
session = tf.Session()
d = session.run(c)
print(d)
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Posted by 사용자 icodebroker

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