최신 버전의 TensorFlow는 Windows 10/11 운영 체제에서 기본적으로 NVIDIA CUDA/CuDNN 가속을 지원하지 않습니다. 따라서 Windows 10/11에서 NVIDIA CUDA/cuDNN 가속을 사용하여 최신 버전의 TensorFlow 개발 환경을 설정하려면 WSL(Linux용 Windows 하위 시스템)을 통해 설정해야 합니다.
이 기사에서는 Windows 10/11에 WSL을 설치하고 액세스하는 방법을 설명합니다. 또한 Windows 10/11의 Ubuntu WSL 시스템에 NVIDIA CUDA/cuDNN 가속을 지원하는 최신 버전의 TensorFlow를 설치하는 방법도 보여 드리겠습니다.
목차 주제:
- Windows 10/111에 NVIDIA GPU 드라이버 설치
- Windows 10/11에 NVIDIA CUDA 및 cuDNN 설치
- Windows 10/11에 WSL 설치
- Windows 10/11에서 WSL Ubuntu Linux 터미널에 액세스
- Ubuntu WSL 시스템이 Windows 10/11의 NVIDIA GPU에 액세스할 수 있는지 확인
- Ubuntu WSL 시스템에 Python 3 PIP 설치
- Ubuntu WSL 시스템에서 Python 3 PIP 업그레이드
- Ubuntu WSL 시스템에 NVIDIA CUDA/cuDNN 가속 지원과 함께 TensorFlow 설치
- TensorFlow CUDA 가속이 Ubuntu WSL 시스템에서 작동하는지 확인
- TensorFlow 개발을 위해 Visual Studio Code를 사용하여 Ubuntu WSL 시스템에 액세스
- 결론
Windows 10/11에 NVIDIA GPU 드라이버 설치
TensorFlow가 Windows 10/11의 Ubuntu WSL 시스템에서 CUDA/cuDNN 가속을 위해 NVIDIA GPU에 액세스하려면 컴퓨터에 NVIDIA GPU가 설치되어 있어야 하고 Windows 10/11에 NVIDIA GPU 드라이버를 설치해야 합니다. 컴퓨터에 NVIDIA GPU가 설치되어 있고 Windows 10/11에 NVIDIA GPU 드라이버를 설치하는 데 도움이 필요한 경우, 이 기사를 읽어보세요 .
Windows 10/11에 NVIDIA CUDA 및 cuDNN 설치
Windows 10/11 시스템에 NVIDIA GPU 드라이버를 설치한 후 Ubuntu WSL 시스템에서 작동하려면 TensorFlow CUDA/cuDNN 가속을 위해 NVIDIA CUDA 및 NVIDIA cuDNN을 설치해야 합니다.
Windows 10/11 운영 체제에 NVIDIA CUDA를 설치하는 데 도움이 필요한 경우, 이 기사를 읽어보세요 .
Windows 10/11 운영 체제에 NVIDIA cuDNN을 설치하는 데 도움이 필요한 경우 이 문서를 읽어보세요.
Windows 10/11에 WSL 설치
Windows 10/11에 WSL을 설치하려면, 터미널 앱을 열어주세요 그리고 다음 명령을 실행하세요:
$ wsl – 설치
“예”를 클릭하세요.
WSL을 설치하는 중입니다. 완료하는 데 시간이 걸립니다.
다음 프롬프트가 나타나면 '예'를 클릭하십시오.
설치를 계속해야 합니다.
Ubuntu Linux 운영 체제를 설치하는 중입니다. 완료하는 데 시간이 걸립니다.
메모: Ubuntu는 Windows WSL의 기본 운영 체제입니다.
이 시점에서 Windows 10/11 컴퓨터에 Ubuntu Linux WSL 시스템이 설치되어 있어야 합니다.
변경 사항을 적용하려면 컴퓨터를 다시 시작하세요.
컴퓨터가 부팅되면 첫 번째 Ubuntu 사용자를 설정하라는 터미널 창이 표시됩니다.
Ubuntu WSL 시스템 사용자의 이름을 입력하고 <를 누릅니다. 입력하다 >.
새 사용자의 로그인 비밀번호를 입력하고 <를 누르세요. 입력하다 >.
로그인 비밀번호를 다시 입력하고 <를 누르세요. 입력하다 >.
Ubuntu WSL 시스템에 대한 새 사용자 계정이 생성되어야 하며 Ubuntu를 사용할 준비가 되어야 합니다.
Windows 10/11에서 WSL Ubuntu Linux 터미널에 액세스
Ubuntu Linux WSL 시스템의 터미널에 액세스하려면, Windows 10/11에서 터미널 앱 열기 그리고 >를 클릭하세요. 우분투 .
Ubuntu Linux WSL 시스템의 터미널이 열려야 합니다.
Ubuntu WSL 시스템이 Windows 10/11의 NVIDIA GPU에 액세스할 수 있는지 확인
Ubuntu WSL 시스템이 Windows 10/11 컴퓨터의 NVIDIA GPU에 액세스할 수 있는지 확인하려면 Ubuntu WSL 시스템 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.
$nvidia-smi
Ubuntu WSL 시스템이 Windows 10/11 컴퓨터의 NVIDIA GPU에 액세스할 수 있는 경우 다음 스크린샷과 같이 NVIDIA GPU의 사용 정보가 표시됩니다.
Ubuntu WSL 시스템에 Python 3 PIP 설치
Ubuntu WSL 시스템에 TensorFlow를 설치하려면 Ubuntu WSL 시스템에 Python 3 PIP가 설치되어 있어야 합니다. Ubuntu의 공식 패키지 저장소에서 Ubuntu WSL 시스템에 Python 3 PIP를 설치할 수 있습니다.
먼저 다음 명령을 사용하여 APT 패키지 데이터베이스 캐시를 업데이트합니다.
$ sudo 적절한 업데이트
Ubuntu WSL 시스템에 Python 3 PIP를 설치하려면 다음 명령을 실행하십시오.
$ sudo apt install python3-pip
설치를 확인하려면 “Y”를 누른 다음 <를 누르세요. 입력하다 >.
Python 3 PIP가 Ubuntu WSL 시스템에 설치되고 있습니다. 완료하는 데 시간이 걸립니다.
이 시점에서 Ubuntu WSL 시스템에 Python 3 PIP가 설치되어 있어야 합니다.
Ubuntu WSL 시스템에서 Python 3 PIP에 액세스할 수 있는지 확인하려면 다음 명령을 실행하십시오.
$ pip –버전
보시다시피 Ubuntu WSL 시스템에는 Python 3 PIP 22.0.2가 설치되어 있습니다.
Ubuntu WSL 시스템에서 Python 3 PIP 업그레이드
최신 버전의 TensorFlow를 설치하려면 Ubuntu WSL 시스템에 최신 버전의 Python 3 PIP가 설치되어 있어야 합니다.
최신 버전의 TensorFlow를 설치하려면 Ubuntu WSL 시스템에 최신 버전의 Python 3 PIP가 설치되어 있어야 합니다.
$ pip 설치 – 업그레이드 pip
Python PIP를 최신 버전(이 글을 쓰는 시점의 버전 23.2.1)으로 업데이트해야 합니다.
$ pip –버전
Ubuntu WSL 시스템에 NVIDIA CUDA/cuDNN 가속 지원과 함께 TensorFlow 설치
Windows 10/11의 Ubuntu WSL 시스템에 NVIDIA CUDA/cuDNN 가속을 지원하는 TensorFlow를 설치하려면 다음 명령을 실행하세요.
$ pip install tensorflow[및-cuda]
NVIDIA CUDA/cuDNN 지원 및 필수 종속성을 갖춘 TensorFlow를 다운로드하여 설치하는 중입니다. 완료하는 데 시간이 걸립니다.
이 시점에서 NVIDIA CUDA/cuDNN을 지원하는 TensorFlow가 Ubuntu WSL 시스템에 설치되어야 합니다.
TensorFlow CUDA 가속이 Ubuntu WSL 시스템에서 작동하는지 확인
TensorFlow CUDA 가속이 Ubuntu WSL 시스템에서 작동하는지 확인하려면 다음 명령을 사용하여 Python 3 대화형 셸/인터프리터를 엽니다.
$ 파이썬3
TensorFlow를 가져오려면 다음 코드 줄을 실행하세요.
$ 텐서플로우를 tf로 가져옵니다.
TensorFlow를 올바르게 가져왔는지 확인하려면 다음 코드 줄을 사용하여 TensorFlow 버전 번호를 인쇄하세요.
$ tf.__버전__
보시다시피 Ubuntu WSL 시스템에는 TensorFlow 2.14.0이 설치되어 있습니다.
TensorFlow CUDA 가속에 NVIDIA GPU를 사용할 수 있는지 확인하려면 다음 코드 줄을 실행하세요.
$ tf.config.list_physical_devices('GPU')
보시다시피 TensorFlow에 GPU 장치를 사용할 수 있습니다. 따라서 TensorFlow는 CUDA 가속을 위해 컴퓨터의 NVIDIA GPU를 사용할 수 있습니다.
Python 3 대화형 셸/인터프리터를 종료하려면 다음 코드 줄을 실행하세요.
$ 종료()
TensorFlow 개발을 위해 Visual Studio Code를 사용하여 Ubuntu WSL 시스템에 액세스
Visual Studio Code는 TensorFlow 개발을 위한 훌륭한 코드 편집기입니다. TensorFlow 개발을 위해 Visual Studio Code를 사용하여 Ubuntu WSL 시스템에 액세스하고 관련 지원이 필요한 경우 이 문서를 읽어보세요.
결론
이 기사에서는 Windows 10/11에서 WSL을 통해 Ubuntu Linux를 설치하는 방법을 설명했습니다. 또한 Windows 10/11에서 Ubuntu WSL 시스템의 터미널에 액세스하는 방법과 Ubuntu WSL 시스템에서 NVIDIA CUDA/cuDNN 가속 지원을 통해 최신 버전의 TensorFlow를 설치하는 방법도 설명했습니다.