[Flask] Anaconda를 이용한 가상환경 설정

CPU? GPU?

CPU : 두뇌

• 순차적 처리
• 코어 하나가 중요한 역할

GPU : 동시 처리 가능

• 병렬적 처리
• 코어 하나는 약하지만 많이 있다

Anaconda 가상환경 만들기

1) 설치

cudatoolkit 바로가기

• 위의 이미지에는 cudatoolkit=11.2라고 되어 있지만, 컴퓨터가 Window 11이라 맞지 않는다. 그래서 Window 11에 맞는 cudatoolkit=11.8을 설치했다.
• 환경변수 > Path에 경로 추가
  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin

cudnn 바로가기

• 회원가입 필수
• 압축 풀기 > cuda 폴더 안의 문서 모두 복사(Ctrl+C)
• 다음 경로에 붙여넣기(Ctrl+V), 덮어쓰기 OK
  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

2) 콘다 환경 만들기

1. ‘Anaconda Prompt’ 실행

2. 새로운 가상환경 생성(ex. myenv)

conda create -name myenv python=3.8

3. 가상환경 리스트 확인

conda env list

4. 가상환경 활성화

conda activate myenv
# conda deactivate myenv    # 비활성화

5. 환경 만들기

1) Tensorflow

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.8 cudnn=8.1.0
pip install "tensorflow<2.11" 

• ! 만약 오류가 났다
  버전을 지정하여 tensorflow와 tensorflow-gpu를 모두 설치해보자.

2) Pytorch

원하는 버전을 클릭해서 나오는 코드를 그대로 실행하면 된다.

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

6. 확인

conda list

3) 주피터 노트북 실행

1. 주피터 노트북 설치

pip install jupyter notebook

2. kernel 연결

python -m ipykernel install --user --name myenv

3. 주피터 노트북 열기

jupyter notebook

주피터 노트북에서 GPU 확인하기

import os
import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

tf.config.list_physical_devices('GPU')