DeepLearning Framework & Coding/Develop Environment4 [24년 수정] Anaconda TensorflowGPU 연결하기 본 포스팅은 텐서플로우를 활용하고자 할때 외장 그래픽 카드(GPU)와 연동하는 방법에 대해 정리하였습니다. 그래픽카드, NVidia Cuda, CudNN, Python/Tensorflow 버전맞추기, 변수 경로설정... GPU를 구했다하더라도 이것을 딥러닝 개발을 하기위한 세팅을 하는데는 엄청나게 스트레스가 많이 생기는데요, 참고해서 쉽게 설치하실 수 있도록 정리해보겠습니다. ※ Anaconda를 활용하여 CuDA, CudNN을 설치하고 Visual Studio Code에서 개발 가능하도록 가상환경 설정하고 Tensorflow-GPU 연동하는 방법 본인 컴퓨터 개발환경 - Window 11 64-bit - GPU : RTX4060 - Python/Tensorflow Ver : 하기 참고 설치 방법 1. .. 2024. 4. 13. [Google colab-3] GPU 백엔드에 연결할 수 없음(사용량 초과) -지난글 https://limitsinx.tistory.com/66 2021. 7. 20. [Google colab-2] 구글 코랩 개발환경 설정 https://limitsinx.tistory.com/66 지난글에서는 "colab"이란 무엇인지, 왜 사용하는지에 대해 간략하게 정리해보았습니다! 이번에는 colab에서 진짜 코드만짜면되게! 개발환경을 세팅하는 방법에 대해 정리해보겠습니다. [GPU세팅] ① 본인의 Google Drive에 접속 https://drive.google.com/ Google 드라이브 - 모든 파일을 한 곳에서 하나의 계정으로 모든 Google 서비스를 Google 드라이브로 이동하려면 로그인하세요. accounts.google.com Google아이디만 있다면 무료 15GB까지 사용가능합니다 :) ② 구글드라이브 좌측상단 -> 새로만들기 클릭 -> 더보기 -> Google Colaboratory 클릭 ③ 기초 코드환경 세팅.. 2021. 1. 21. [Google colab-1] 구글 코랩 사용하여 딥러닝 돌리기 보통 딥러닝/머신러닝을 막 입문하신 분들은, GPU를 준비해야하나? RTX, GTX어떤걸 사야하나? 고민이 많으실텐데요 일단 두괄식으로 써드리겠습니다! "이제 막 입문하신분들은 이런것들이 전혀 필요없고 앞으로도 필요없을 가능성이 높습니다!" 누구는 딥러닝하려고 GTX3080을 샀네, 최소 1080은 끼워야되네~~ 이런글들 싹!다 무시하셔도 좋습니다. 데이터들에 따라 정형화 하기 힘들지만, 제가 [코드로 이해하는 딥러닝] 시리즈에 사용했던 MNIST데이터들 있습니다. https://limitsinx.tistory.com/39 [코드로 이해하는 딥러닝 11-EX] - MNIST를 DNN으로 학습해보기/Adam optimizer [코드로 이해하는 딥러닝 0] - 글연재에 앞서 https://limitsinx... 2021. 1. 20. 이전 1 다음
