인공지능 학습을 위한 TensorFlow 환경 설계

※ 버전 호환성에 관한 문제나 모호한 정보에 대한 궁금증은 TensorFlow 공식 홈페이지에서 확인하는 것이 제일 좋음.

(클릭) TensorFlow 공식 홈페이지

 

상황

연구실 서버에서 TensorFlow2 활용하기 

▶ 연구실 서버 환경 (도커 사용하지 않음, 도커 사용시: (클릭) TensorFlow Docker 환경 구축 방법)

 - OS: Linux, Ubuntu 18.04

- GPU: GeForce RTX 3090 

 

※ 사용자가 확인해야 할 것 - (클릭) TensorFlow 공식 홈페이지 가기

1. TensorFlow2를 설치하기 위해서는 64비트 시스템(x86_64)에서 아래와 같은 환경이 필요함

- Python: 3.6~3.9

- OS: Ubuntu 16.04 이상, Windows 7 이상, macOS 10.12.6(Sierra)이상 (GPU 지원 없음)

user01@user01-latest:~$ uname -m
x86_64

user01@user01-latest:~$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description:    Ubuntu 18.04.5 LTS
Release:        18.04
Codename:       bionic

uname -m: 비트 확인

lsb_release -a: Ubuntu 버전 확인

 

2. GPU를 사용하기 위한 환경 구축

- GPU Driver 설치

GPU라는 하드웨어를 OS에서 인식하게 해주는 Driver를 설치 (자신의 GPU 모델명을 확인 후 Driver 설치)

 

- 읽어들인 GPU의 사용을 최적화 시켜주는