728x90 공부/딥러닝9 [딥러닝] 윈도우 11에 미니콘다3 설치 (+ 주피터 노트북) 딥러닝을 위해서는 많은 세팅이 필요하다. GPU사용을 위한 CUDA, CuDNN 설정이 끝났다면, 원활한 파이썬(python) 사용을 위해 미니콘다 3을 설치한다. (개인적으로 아나콘다보다 가벼운 미니콘다를 설치하고자 한다.) Tensorflow, Pytorch 같은 딥러닝 프레임워크는 버전 문제에 민감한데 아나콘다 또는 미니콘다를 사용하면 가상의 여러 환경을 생성할 수 있고 다른 버전의 파이썬(예를 들어 python 2와 python 3)을 한 PC에서 실행할 수 있다. 운영체제는 Windows 11 이다. 이후에는 주피터 노트북을 설치할 것이다. (참고로 파이참(Pycharm)을 사용할 경우 2. 환경변수 PATH 설정 대신 파이참 실행 후 Python Interpreter 설정을 한다: 참고 링크).. 2022. 4. 14. [딥러닝] (CUDA 설치 후) cuDNN 설치하기 연산량이 많은 딥러닝을 위해 GPU를 사용하려면 CUDA 및 cuDNN 설치가 필요하다. CUDA는 사용하려는 딥러닝 프레임워크 버전과 그래픽 드라이버 종류에 따라 CUDA Tool kit을 다운받아 설치할 수 있다. tensorflow-gpu 버전 확인, Pytorch 버전 호환, NVIDIA 그래픽 드라이버 호환 https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr Download the latest official NVIDIA drivers Download the latest official NVIDIA drivers www.nvidia.com https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDA Toolkit A.. 2020. 3. 30. 2020년~ : python 2, numpy가 있는 아나콘다 가상환경 만들기 2020년 이후 numpy에서는 python 2 버전을 지원하지 않는다. 따라서 pip install numpy 같은 명령어로 numpy를 설치할 수가 없다. 이미 python 2.7과 numpy가 설치된 아나콘다 가상환경이 있을 때 이 환경을 복사하여 새 아나콘다 가상환경을 만드는 법을 소개하겠다. 1. conda 명령어를 이용한 아나콘다 가상환경 복사 $ conda create -n --clone 명령어를 이용하여 기존의 아나콘다 가상환경을 복사한다. 그리고 conda activate 명령어를 실행하여 새로 만들어진 가상환경을 활성화한다. $ conda create -n py27_new --clone py27 $ conda activate py27_new 2. numpy를 제외한 나머지 패키지 삭제 .. 2020. 3. 30. 이전 1 2 다음 728x90
