Visual Studio 를 활용한 텐서플로우 설치 방법 (CPU/GPU)

|기본환경 구성하기

 

 

텐서플로우를 설치하기 위해서는 기본환경을 구성해야 한다.

 

본 방법으로는 아나콘다를 비롯한 추가 프로그램이 함꼐 설치되기 때문에 기존에 있다면 미리 삭제한 후 진행하는 것이 문제가 생길 가능성이 낮다.

 

이중 GPU를 활용한 딥러닝을 하고 싶은 경우 이전에 포스팅한 글에 잇는 CUDA다운로드를 먼저 진행해야한다.

 

http://lucycle.tistory.com/224

 

위 링크로 가서 CUDA와 cuDNN을 설치하고 돌아오면 된다.

 

GPU버전으로 설치할 생각이 없다면 다음 단계로 넘어가면 된다.

 

 

|Visual Studio 설치 

 

 

 

이전 포스팅에서는 직접 설치했지만 이번 포스팅은 편리성을 위해서 비쥬얼 스튜디오를 활용하여 설치하게 된다. 필요한 것은 비쥬얼 스튜디오 하나뿐이다.

 

https://www.visualstudio.com/ko/

 

위 사이트에서 Visual Studio 2017 버전 아무거나 받으면 된다. (cummunity 버전이 무료 버전이다) 만약 이미 비주얼 스튜디오가 설치되어 있다면 기능추가만 해도 된다.

 

 

 

 

 

설치/변경 할때 파이썬 개발과 데이터 과학 및 분석 응용프로그램을 체크한 후 아나콘다3 64비트를 체크하여 설치를 진행하면 된다.

 

 

|아나콘다 환경 구성

 

 

 

텐서플로우 최신 버전은 파이썬 3.6을 지원하지만 일반적으로 파이썬은 3.5버전을 사용한다. 따라서 파이썬 3.5버전의 환경을 만들어 줘야 한다. 윗 과정을 잘 따라왔다면 컴퓨터에 아나콘다가 설치되었을 것이다.

 

 

아나콘다 네비게이터를 실행한 후 잠시 기다리면 아래와 같은 창이 나올 것이다.

 

 

여기서 Enviroment를 누른 후 create 를 눌러서 새로운 환경을 만든다.

 

 

이름은 영어로 원하는 이름을 써도 좋고 파이썬을 체크한 다음 3.5버전을 누르고 만들면 약간의 시간후에 개발환경이 만들어지게 된다.

 

 

|Visual Studio 환경 만들기 

 

비주얼 스튜디오를 실행한 다음 새로운 프로젝트 만들기에서 파이썬 프로젝트를 만든다.

 

 

 

파이썬 - 파이썬 응용프로그램을 누흐고 확인을 누른다.

 

 

 

우측에 파이썬 환경이 있을 것이고 우클릭하면 모든 파이썬 환경 보기가 나오는데 이를 누른다.

 

 

 

필자의 경우 이미 환경구성이 되어있지만 파이썬 3.6아래에 있는 사용자 지정 버튼을 눌러 직접 추가해줘야 한다.

 

 

설명은 원하는 것을 쓰고 위 사진과 같이 설정해준다. 접두사 경로는 C:\Users\(사용자이름)\AppData\Local\conda\conda\envs\TF_VS_35 폴더를 지정해주면 되고 인터프리터는 자동검색을하면 자동으로 등록될 것이다. 만약 자동으로 등록이 안된다면 접두사 경로로 지정한 폴더안에 있는 파일들을 설정해주면 된다.

 

여기서 만약 AppData라는 폴더를 찾을 수 없다면 숨겨진 폴더라 볼 수 없는 경우이다.

http://lucycle.tistory.com/227 이 링크에 숨김폴더를 볼 수 있는 방법이 있으니 먼저 설정한 후 폴더를 지정하면 될 것이다.

 

 

만약 비주얼 스튜디오를 파이썬을 사용하지 않고 텐서플로우로만 사용할 경우 '이 환경을 새 프로젝트의 기본 환경으로 설정'을 눌러 기본으로 적용시킨다.

 

 

그 후 개요 부분을 눌러 패키지로 바꾼 후 CPU버전으로 깔고 싶으면 tensorflow를 GPU버전으로 설치하고 싶다면 tensorflow-gpu를 검색한다.

 

 

 

 

설치할 버전을 누르고 기다리면 비주얼 스튜디오에서 자동으로 설치가 진행되고 하단에 있는 출력에서 설치가 완료된걸 확인할 수 있다.

 

 

|텐서플로우 작동확인

 

 

 

이제 설치를 완료했다면 새로운 프로젝트를 만든 후 아래와 같은 코드를 쳐보자.

 

import tensorflow as tf

Hello = tf.constant('Hello Tensorflow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(Hello))

 

그 후 CTRL + F5를 눌러서 빌드하면

 

HelloTensorflow! 가 출력되는 것을 확인할 수 있다.

 

 

(필자의 경우 gpu버전으로 설치했다)

 

만약 GPU버전으로 설치했다면 최초 실행은 느릴 수 있다. 느긋하게 기다리면 결과값이 나올것이고 그 이후의 실행속도는 빠를 것이다. (최초 실행이 느려지는 이유는 정확히 모르겠지만 아마 라이브러리를 구성한다고 그렇다고 생각한다)

 

위 과정을 문제없이 진행했다면 텐서플로우가 설치되게 된다.

 

 

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출처/참고