1. Anaconda를 이용하여 Tensorflow-gpu 작업환경 구축하기

Tensorflow-gpu의 작업환경을 구축해보자.

Anaconda를 이용해서 환경을 구축하려고 한다. 추천하는 이유는 환경설정 등의 셋업이 간단하고 편리하기 때문이다. 

1. Anaconda 다운로드 링크 에 접속해서 사양에 맞는걸 다운로드하여 설치한다.  특별한 경우가 아니고서는 파이썬 3.x 버전으로 받는걸 추천한다. 설치과정은 그냥 따라가면 된다.

2. 설치가 끝나면, Tensorflow를 설치하기 위해 Anaconda3의 Anaconda Prompt로 들어간다.

3. conda install tensorflow-gpu 를 입력하고 proceed? 에서 y를 입력하면, 텐서플로우의 설치는 끝난다!

4. CUDA 8.0을 설치하기.  ** Tensorflow는 CUDA 8.0 (2018년 1월 9일 기준)만 지원하므로, 반드시 8.0을 깔아야한다.

CUDA Toolkit 8.0 다운로드 링크

본인 사양에 맞는 걸 선택하여 설치한다. Base Installer만 설치해도 된다.

5. cuDNN을 다운로드 받는다.

Deep Neural Network를 컴퓨팅을 지원하는 라이브러리를 다운로드 받는다.
cuDNN 다운로드 링크
여기서 NVIDIA의 회원가입이 필요하다. 회원가입한다.

알집 파일을 다운로드 받는데, 알집 내부의 파일들을 모두 복사하여, 설치 폴더에 덮어쓴다.

6. 확인하기.  텐서플로우 코드를 구해서 돌려본다.  추천하기로는 김성훈 홍콩과기대 교수의 텐서플로우 튜토리얼 파일을 구해서 돌려보면 확실할 거이다. github의 사용법은 잘 찾아보시길.