TensorFlow는 CPU와 GPU를 사용하여 복잡한 인공 지능(AI) 및 머신러닝(ML) 계산을 수행할 수 있습니다. TensorFlow는 CUDA 지원 NVIDIA GPU를 사용하여 AI/ML 프로그램을 가속화할 수 있습니다. CUDA 지원 GPU가 없으면 TensorFlow는 AI/ML 코드에 CPU를 사용합니다. GPU 가속이 없으면 복잡한 AI/ML 프로그램에서 TensorFlow의 성능이 저하됩니다.
이 기사에서는 Debian 12 “Bookworm”에 NVIDIA CUDA/cuDNN 가속 기능이 포함된 TensorFlow를 설치하는 방법을 보여줍니다.
목차 주제:
- 컴퓨터에 NVIDIA GPU가 설치되어 있는지 확인하기
- Debian 12에 Python 3 PIP 및 Python Venv 설치
- TensorFlow용 Python 3 가상 환경 만들기
- Python 3 가상 환경에서 Python 3 PIP 업그레이드
- NVIDIA CUDA 가속을 지원하는 TensorFlow 설치
- Debian 12에 TensorRT 설치
- TensorFlow Python 3 가상 환경 활성화
- TensorFlow에 액세스하고 NVIDIA GPU/CUDA 가속을 사용할 수 있는지 확인
- 결론
컴퓨터에 NVIDIA GPU가 설치되어 있는지 확인하기
TensorFlow가 NVIDIA GPU/CUDA를 사용하여 AI 프로그램을 가속화하려면 다음이 필요합니다. NVIDIA GPU 드라이버 그리고 엔비디아 CUDA와 cuDNN Debian 12 운영 체제에 설치되었습니다.
Debian 12 운영 체제에 NVIDIA GPU 드라이버를 설치하는 데 도움이 필요한 경우, 이 기사를 읽어보세요 .
Debian 12 운영 체제에 NVIDIA CUDA 및 cuDNN 드라이버를 설치하는 데 도움이 필요한 경우, 이 기사를 읽어보세요 .
Debian 12 시스템에 NVIDIA GPU 드라이버가 설치되어 있으면 “nvidia-smi” 명령을 사용할 수 있습니다.
NVIDIA 커널 모듈도 Debian 12 시스템에 로드되어야 합니다.
NVIDIA CUDA 드라이버를 설치한 후에는 Debian 12 시스템에서 'nvcc' 명령을 사용할 수 있어야 합니다.
Debian 12에 Python 3 PIP 및 Python Venv 설치
Debian 12에 TensorFlow를 설치하려면 Python 3 PIP 및 Python 가상 환경(venv) 모듈이 설치되어 있어야 합니다.
먼저 다음 명령을 사용하여 APT 패키지 저장소 캐시를 업데이트합니다.
$ sudo 적절한 업데이트 
Python 3 PIP 및 Python 3 가상 환경(venv)을 설치하려면 다음 명령을 실행합니다.
$ sudo 적절한 설치하다 python3-pip python3-venv python3-dev설치를 확인하려면 'Y'를 누른 다음 누르십시오. <엔터> .
Python 3 PIP 및 Python 3 venv가 설치 중입니다. 완료하는 데 시간이 걸립니다.
이 시점에서 Python 3 PIP 및 Python 3 venv가 설치되어야 합니다.
TensorFlow용 Python 3 가상 환경 만들기
Debian 12에 Python 라이브러리를 설치하는 표준 방법은 시스템의 Python 패키지/라이브러리를 방해하지 않도록 Python 가상 환경에 설치하는 것입니다.
'/opt/tensorflow' 디렉터리에 TensorFlow용 새 Python 3 가상 환경을 만들려면 다음 명령을 실행하세요.
$ sudo 파이썬3 -중 벤브 / 고르다 / 텐서플로우Python 3 가상 환경에서 Python 3 PIP 업그레이드
Python 3 가상 환경 '/opt/tensorflow'에서 Python 3 PIP를 최신 버전으로 업그레이드하려면 다음 명령을 실행하십시오.
$ sudo / 고르다 / 텐서플로우 / 큰 상자 / 씨 설치하다 --업그레이드 씨 
NVIDIA CUDA 가속을 지원하는 TensorFlow 설치
Python '/opt/tensorflow' 가상 환경에 NVIDIA CUDA 가속 지원과 함께 TensorFlow를 설치하려면 다음 명령을 실행하십시오.
$ sudo / 고르다 / 텐서플로우 / 큰 상자 / 씨 설치하다 텐서플로우 [ 앤드쿠다 ]NVIDIA CUDA 가속 기능을 갖춘 TensorFlow가 설치되고 있습니다. 완료하는 데 시간이 걸립니다.
이 시점에서 NVIDIA CUDA 가속을 지원하는 TensorFlow를 설치해야 합니다.
Debian 12에 TensorRT 설치
NVIDIA TensorRT는 TensorFlow 딥 러닝의 성능을 더욱 최적화합니다. 다음 명령을 사용하여 TensorFlow Python '/opt/tensorflow' 가상 환경에 TensorRT를 설치할 수 있습니다.
$ sudo / 고르다 / 텐서플로우 / 큰 상자 / 씨 설치하다 텐소르트Python 가상 환경에 NVIDIA TensorRT가 설치되고 있습니다. 완료하는 데 시간이 걸립니다.
이 시점에서 NVIDIA TensorRT를 설치해야 합니다.
TensorFlow Python 3 가상 환경 활성화
TensorFlow Python '/opt/tensorflow' 가상 환경을 활성화하려면 다음 명령을 실행하십시오.
$ . / 고르다 / 텐서플로우 / 큰 상자 / 활성화하다TensorFlow Python 3 가상 환경이 활성화되어야 합니다.
TensorFlow에 액세스하고 NVIDIA GPU/CUDA 가속을 사용할 수 있는지 확인
Python 3 대화형 셸을 열려면 다음 명령을 실행합니다.
$ 파이썬3Python 3 대화형 셸을 열어야 합니다.
먼저 다음 코드 줄을 사용하여 TensorFlow를 가져옵니다.
$ 텐서플로우 가져오기 ~처럼 tfTensorFlow를 가져오면 다음 코드 줄을 사용하여 설치한 TensorFlow의 버전 번호를 확인할 수 있습니다. 보시다시피 Debian 12 시스템에는 TensorFlow 2.13.1이 설치되어 있습니다.
$ tf.__버전__TensorFlow가 CUDA 가속을 위해 컴퓨터에 설치한 NVIDIA GPU를 사용할 수 있는지 확인하려면 다음 코드 줄을 실행하세요. 보시다시피 NVIDIA GPU는 TensorFlow에서 액세스할 수 있습니다.
$ 인쇄 ( tf.config.list_physical_devices ( 'GPU' ) ) 
Python 대화형 셸을 종료하려면 다음 코드 줄을 실행하세요.
$ 그만두다 ( )결론
이 기사에서는 Debian 12에 Python 3 PIP 및 Python 3 가상 환경(venv)을 설치하는 방법을 보여주었습니다. 또한 Debian 12에서 TensorFlow용 Python 3 가상 환경을 생성하는 방법과 NVIDIA를 사용하여 TensorFlow를 설치하는 방법도 보여주었습니다. Debian 12에서도 GPU/CUDA 가속 및 NVIDIA TensorRT를 지원합니다. 마지막으로 TensorFlow Python 가상 환경을 활성화하고 Debian 12에서 TensorFlow에 액세스하는 방법을 보여주었습니다.