open:tensorflow-gpu-윈도우-설치 [EL]

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# GPU 버전 설치 방법

tensorflow 설치 방법중 CPU가 아닌 GPU 를 설치할 경우를 기술(Pascal 기준) 


## 1. Anaconda설치

현재 tensorflow에서는 파이썬 3.6버전을 지원하지 않는다. 따라서 anaconda 환경에서 native로 설치 하고자 한다면 python 3.5버전이 포함된 anaconda 4.2를 설치하고 가상환경으로 설치 할 경우 3.6이 포함된 4.4버전(17.06.13 latest)으로 설치해도 상관 없다.
이 문서에서는 가상환경으로 진행한다.
## 2. CUDA 8버전 설치

링크 - https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

8버전 이상을 설치할것

설치하는 중 같이 설치 되는 드라이버는 최신 버전이 아니다. 설치하면서 드라이버는 다 빼고 cuda만 설치해 봤는데 문제 없음

## 3. CuDNN 설치

계속된 에러의 핵심 CuDNN은 딥러닝 개발을 위해 제공하는 라이브러리이다.

링크 - https://developer.nvidia.com/cudnn (운영체제마다 파일 다르니 주의, 8버전용을 받도록 하자)

최신 버전의 CuDNN은 6인데 이것은 tensorflow를 아직 지원하지 않는 듯하다. 따라서 5.1을 설치하도록 하자.
6버전을 설치해도 우회 할 수는 있는듯하다. cudnn 파일 이름을 바꿔주는 것만으로 해결 가능하다(어떤 문제가 생길지는 모르지만 일단 잘 된다) - 참고 https://stackoverflow.com/questions/43577923/cannot-import-tensorflow-for-gpu-on-windows-10

CuDNN은 Cuda가 설치된 경로에 붙여 넣는다

다운받기 위해서는 가입해야 한다.

## 4. ANACONDA로 가상화 환경 만들어 주기

conda create -n tensorflow python=3.5

설치된 파이썬 버전과 관계없음(GD 감사)

## 5. TensorFlow 설치

activate tensorflow

pip install tensorflow-gpu

## 6. 테스트

```python
import tensorflow as tf
print('TensorFlow version: {0}'.format(tf.__version__))
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
```

에러 안나면 성공인거 같다 dll 에러 나면 아까 본 CuDNN 이거 위에 적어놓은 사항 확인