Tensorflow에서 GPU 확인 안될 때 - is_built_with_cuda false

구글 코랩에서 무료로 제공 중인 GPU와 제 컴퓨터의 GPU를 비교하고싶어서

 

집에 있는 노트북으로 Tensorflow로 테스트를 하려고 했는데.

 

안되네요...?

 

그래서 여러 가지 방법을 시도한 끝에 찾아낸 결과를 공유합니다.

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윈도우에서는 특정 버전을 반드시 설치해야만 GPU를 인식한다.

 

그렇기 때문에 그냥 최신 버전을 막 설치하면 인식하지 못합니다...

 

꼭 다음과 같은 순서를 따라주세요.

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NVIDIA GPU 그래픽 드라이버 설치

다음 커맨드를 명령 프롬프트에 넣어서 드라이버가 잘 인식되는지 확인합니다.

 

nvidia-smi

 

문제없으면 다음과 같이 출력됩니다.

 

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Cuda Toolkit 설치하기

이 부분이 조금 힘듭니다.

 

먼저 본인이 사용 중인 GPU의 모델 확인이 필요합니다.

 

장치관리자에서 확인가능

 

위 사진처럼 장치관리자에 들어가서 본인 GPU를 확인하시길 바랍니다.

 

그리고 다음 사이트에 들어갑니다.

 

CUDA GPUs - Compute Capability

 

여기서 이 버튼을 클릭하면

 

이 버튼을 눌러야해요~!

 

그래픽 카드 리스트가 쭉 나오는데 본인껄 찾으시면 됩니다.

 

저 같은 경우에는 8.9였습니다.

(사실 이 부분은 그렇게 중요하지 않음. 어차피 윈도우는 버전이 제한돼있어서...)

 

 

 

다음 차트를 보면

 

8.9는 11.8 ~ 12.05까지의 CUDA Toolkit을 사용해야 하지만...

 

윈도우에서는 거기까지 지원을 하지 않습니다 ㅠㅠ

(이걸 몰라서 그냥 싹 다 최신 버전을 깔아서 고생함...)

 

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA

 

 

그러니 위 차트는 무시하고

 

아래의 사이트에 들어가서 밑으로 쭉 내려갑니다.

 

https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=ko

Windows의 소스에서 빌드,Windows의 소스에서 빌드  |  TensorFlow

 

그럼 다음과 같은 차트를 볼 수 있습니다.

 

윈도우에서는 CUDA Tooklit을 11.2까지만 지원함

 

위 사진에서 파이썬 버전까지 지정돼있는데 전 python3.9를 사용했지만 문제없이 잘 됐습니다.

 

Window에서 Tensorflow는 그냥 저 위에 있는 놈들까지만 지원한다고 못 박았습니다.

 

그렇기 때문에 다음 링크로 들어가서 각각의 파일을 다운로드하고 설치합니다.

 

CUDA Toolkit 11.2 Downloads

 

윈도우10이지만 11에서 다운로드 해서 설치해도 문제 없습니다.

 

 

(혹시 다운로드하다가 끊기면 다운로드 중인 브라우저를 백그라운드로 이동시키지 마세요)

 

다운로드를 완료했으면 CUDA Toolkit을 설치합니다.

 

혹시 이미 한 번 설치해서 설치가 실패한다면 프로그램 제거에 들어가서 다음 두 프로그램을 삭제하세요.

 

• NVIDIA Frameview SDK
• NVIDIA PhysX

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그리고 다음 링크에서 cuDNN를 설치합니다.

 

cuDNN Archive

 

이걸 다운로드 하세요

Windows 버전을 다운로드

 

참고로 NVIDIA 회원가입이 필요할 수 있음....

 

그리고 다운로드된 파일의 압축을 풀어줍니다.

 

그리고 안에 있는 파일과 폴더를 전부 복사합니다.

 

그리고 다음 위치(아까 설치한 CUDA Toolkit이 있는 곳)에 갑니다. 

 

C 드라이브 ➡️ Program Files ➡️ NVIDIA GPU Computing Toolkit ➡️ CUDA ➡️ v11.2

 

그리고 압축 해제한 파일과 폴더를 전부 여기에 붙여 넣어줍니다.

 

그리고 환경변수 - 시스템변수 가서 다음과 같은 세팅이 자동으로 되어있는지 확인합니다.

 

 

이름: CUDA_PATH

경로: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

 

이름:  CUDA_PATH_V11_2

경로:  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

 

(기본적으로는 설치할 때 자동으로 위 세팅도 같이 진행됩니다.)

 

그리고 이번에는 그위에 있는 환경변수 부분의 Path에 다음과 같은 세 개의 경로를 추가합니다.

 

• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin
• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include
• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\lib

 

여기까지 하면 환경 변수 설정은 끝입니다.

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Tensorflow-gpu 설치하기

tensorflow에 대한 패키지도 딱 맞는 버전을 설치해줘야 합니다.

 

윈도에서는 tensorflow-gpu-2.10.0까지만 지원하기 때문이죠...

 

 

그렇기 때문에 다음 커맨드를 사용해서 tensorflow를 설치해야 합니다.

 

pip install tensorflow==2.10.0

 

그리고 혹시 다른 tensorflow를 사용할 때도 라이브러리르 맞춰줘야 하는데요

 

다음과 같이 하면 됩니다.

 

pip install protobuf==3.19.6
pip install tensorboard==2.10.1
pip install tensorboard-data-server==0.6.1
pip install tensorboard-plugin-wit==1.8.1
pip install tensorflow-datasets==4.8.0
pip install tensorflow-estimator==2.10.0
pip install tensorflow-gpu==2.10.0
pip install tensorflow-hub==0.15.0
pip install tensorflow-io-gcs-filesystem==0.31.0
pip install tensorflow-metadata==1.13.0

 

혹시 특정 패키지를 삭제하고 다시 설치할 때는 다음과 같이 하면 됩니다.

 

# 삭제 및 설치 코드 탬플릿
pip uninstall "name-of-library_or_module"
pip install "name-of-library_or_module==version"

 

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위 포스트는 다음 포스트를 참고로 해서 만들었습니다.

 

https://velog.io/@haikoo_ai96/%ED%85%90%EC%84%9C%ED%94%8C%EB%A1%9C%EC%9A%B0-gpu-%EC%84%A4%EC%A0%95-reeqenho