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Tensorflow 설치

데이터 분석 2018. 12. 11. 17:42 Posted by 정직한 UnHa Kim

Tensorflow 및 Keras 설치는 무척 간단하다


1. 다음 URL에서 'Mcrosoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3'을 설치한다.
   - https://www.microsoft.com/ko-KR/download/details.aspx?id=53587


2 다음 URL에서 지원되는 Python 버전을 확인한다.
   - https://www.tensorflow.org/install/pip


3 위에서 찾은 Python 버전의 설치파일을 다음 URL에서 다운로드 받는다.
   - https://www.python.org/downloads/


4. Python 설치파일 실행.
   - Next 버튼 몇 번 누르면 된다.


5. pip 패키지 설치


   ㄱ. CPU전용

       > python -m pip install --upgrade pip   (우선 pip부터 업그레이드)
       > python -m pip install tensorflow
       > python -m pip install keras jupyter matplotlib (기타 자주 쓰는 패키지들)


   ㄴ. GPU전용 : (tensorflow 대신) tensorflow-gpu 패키지를 설치한 후
        > python -m pip install tensorflow-gpu


        GPU 지원을 위해서 아래에 나온 모듈을 추가로 설치해줘야 한다.
         - CUDA 툴킷 (지원되는 버전에 주의. https://developer.nvidia.com/cuda-zone)
         - cuDNN SDK (지원되는 버전에 주의. https://developer.nvidia.com/cudnn)


6. tensorflow 설치 확인

   > python -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"


에러 메시지가 없으면 제대로 설치된 것이다.

(GPU버전의 경우 첫 실행할 때 2분 가량 걸리므로, 응답이 없어도 당황하지 말고 잠시 기다린다.)


7. 쥬피터 노트북에서 데이터 분석 시작.

   > jupyter notebook



직접 경험한 설치 에러.
CPU에서 AVX 명령어를 지원하지 않는 경우에  'DLL 초기화 구동에 실패'했다는 오류가 발생함.
인텔 CPU 식별유틸리티에서 AVX 명령어 지원되지 않는 것이 확인된 경우에는 다음 명령어로 강제로 이전 버전(1.6 미만)을 설치한다.

> pip install 'tensorflow<1.6' (CPU 전용)
> pip install 'tensorflow-gpu<1.6' (GPU 전용)



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