아나콘다 tensorflow-gpu 가상환경 버전 맞추어 설치하기

 

 

conda create -n 가상환경명 tensorflow-gpu명령어를 그대로 사용하면 한 가지 문제가 발생한다.

바로 conda 가상환경은 tensorflow-gpu와 함께 가상환경을 생성할 때, CUDA toolkit과 cuDNN을 함께 설치하지만 텐서플로우 버전과 상관없이 항상 최신 버전을 설치한다는 것.....

 

만일 tensorflow-gpu 버전을 지정한다면 버전 문제로 인하여 종종 gpu를 사용하지 못하는 일이 발생하게 된다. 

그렇다고 cuda toolkit과 cudnn을 가상환경이 아닌 로컬로 돌아가게 하기에는 환경변수 설정만 문제가 아니다. 다른 tensorflow 버전(특히 1.x버전)도 쓰기 굉장히 까다로워진다. 

필자도 해당 문제를 겪었고.....결국 conda 명령어로 수동으로 cudnn, cudatoolkit, tensorflow-gpu를 설치하여 해결하는 방법을 찾았다. 

 

해당 방법의 장점은 가상환경마다 tensorflow-gpu 버전을 바꾸어 사용할 수 있다는 점. 

만일 해당 문제로 골머리를 앓는 사람이 있었다면 속 시원하게 해결하고 가길 바란다. 

 

1. 가상환경 생성하기 

conda create -n 가상환경명 

 

 

2. 가상환경을 활성화한 후, 원하는 버전의 tensorflow-gpu를  conda 명령어로 설치한다.

원하는 버전이 anaconda에 없을 수도 있다. https://anaconda.org/anaconda/tensorflow-gpu/files 를 통해 anaconda가 지원하는 버전을 확인하자.

conda  install -c anaconda tensorflow-gpu=2.x (최신 버전일 경우, tensorflow-gpu만 작성하여도 무방함)

 

 

3. tensorflow-gpu 버전에 맞는 cudnn과 CUDA toolkit을 해당 페이지에서 찾는다. 

https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations

 

소스에서 빌드  |  TensorFlow

 

4. 찾은 버전의 cudnn과 CUDA toolkit을 conda 명령어로 설치해주자. 

conda install -c conda-forge cudnn=8.x (최신 버전일 경우, cudnn만 작성해도 무방함)
conda install -c conda-forge cudatoolkit=10.x (최신 버전일 경우, cudatoolkit만 작성해도 무방함)

아나콘다가 모든 버전을 갖고 있는 건 아니라서 맞추기가 살짝 까다롭다. 아래 명령어로 한꺼번에 해결하길 추천함

create -n [가상환경 명] python=3.8 tensorflow-gpu=2.2.0 cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6