현재 암드 7000시리즈 및 5000시리즈에서 rtx 2000시리즈 및 3000시리즈를 장착한 환경에서 잘 동작하는 것을 확인했다.
1. 엔디비아 공식 홈페이지에 접속해서 각자의 gpu에 맞는 드라이버를 설치한다(기본적으로 cuda가 있는 엔디비아 gpu여야함) https://www.nvidia.com/ko-kr/drivers/
버전은 최신버전으로 하면 된다. 보통 전제 조건이 cuda toolkit 버전 및 cudnn이 현재 텐서플로우 버전과 맞아야 동작하는 것임을 기억하자 (다만 이 가이드에서는 3000 및 2000시리즈를 사용한다 가정했기때문에 그냥 텐서 2.10에 맞게 설치할 것이다.)
이후 제어판에 들어가서 잘 설치돼있는지 확인하자.
2.아나콘다를 설치한다. https://www.anaconda.com/download/success
다른 걱정은 하지말고 넥스트 버튼만 누르다가 add anaconda 3 to my 어쩌구 까지 체크해서 설치해준다
3.아나콘다 프롬프트 실행
여기서 이제 별 생각을 하지말고 내가 알려준 대로 따라오면 암드 cpu 환경+rtx 2000 or 3000이라면 다 될 것 이다.
3-1.먼저 가상환경을 만들어 주어야한다
conda create -n py310 python=3.10
를 입력하여 가상환경을 만들어준다
여기서 중요한건 파이썬 버전이 3.10이다. 반드시 기억해야한다
이후에
3-2.conda activate py310
를 입력하면 앞에 있던 (base)->(py310)으로 바뀌었을텐데 잘 된 것이다.
3-3. conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
3-4.conda install -n py310 ipython notebook jupyter
3-5.pip install "numpy<2.0.0"
3-6. 대망의 python -m pip install "tensorflow==2.10"
4.프롬프트의 마지막 python -m ipykernel install --user --name py310
5.주피터 노트북 실행
아나콘다 프롬프트에서 jupyter notebook 이라고 넣으면
마지막. 테스트해보기 진짜로 gpu를 사용하나?
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
tf.test.is_gpu_available()
해당 코드를 입력해주면!!!!!!
정말 정말 오래걸렸고 혹시나 나중에 누군가 이러한 고통을 받지 않길바라며
이글을 텐서플로우 환경 구축을 하는 모든 한국인들에게 전해주길 바란다.