Tensorflow GPU 작동하지 않을때, 재설치 없이 수리하는 법

본 문서는 NVIDIA 그래픽 카드와 Anaconda를 설치했음에도 tensorflow_gpu가 작동하지 않은 경우, 모든 설치 앱을 갈아없지 않고 수리하는 방법을 정리한 것임.

처음부터 제대로 설치하고자 할 경우, 아래 링크 문서를 참조하시오. 

 

쉬운 TensorFlow GPU 딥러닝 개발 환경 구축 1 (윈도우)

 

증상

• 아래 그림에서 CPU만 인식한다.
• 몇 번 재설치해 보다가 수정하는 방법의 노하우를 기록. 

방법

1. TensorFlow GPU 관련 문서 보기 (2021년 10월 버전) 

   https://www.tensorflow.org/install/gpu

 

2. 하드웨어 요구사항 확인

• 요구를 만족하는 GPU 카드인지 장치 관리자 열어 확인
• 현재 NVIDIA Quatro RTX 6000 dual GPU 장착중
•  

  

 

3. 소프트웨어 요구사항 확인

• NVIDIA GPU 드라이버 설치 또는 설치된 버전 확인
• CUDA 11.2를 cuNN과 함께 설치
• CUDA 11.2 을 사용하기 위해서는 NVIDIA GPU 드라이버는 450.80.02 이상 설치되어야 함.
• 현재 드라이버 462.31, CUDA 11.2 버전이 설치됨.
• CUDA 11.2를 사용하기위해서는 TensorFlow 2.5.0이상에서 작동함

 

수리 실행 

1.아나콘다 설치

• 아나콘다 최신 버전을 설치. 

 

2. TensorFlow 버전 확인(conda, pip) 및 업그레이드

2.1. TensorFlow 버전을 conda 와 pip 두가지 방법으로 확인

• conda list와 pip list 결과가 다르다. 

    > conda list

  >  pip list

2.2. TensorFlow 업그레이드

• 먼저 conda 설정을 최대한 유지하기 위하여, install tensorflow-gpu로 업그레이드함.
• 하지만,  최신 Anaconda 에서는 tensorflow 2.3.0까지 밖에 지원하지 않는다. (2021년 10월 기준)
• 위에서 CUDA11.2는 tensorflow2.5.0 이상이어야 함.
• 이 경우, GPU인식 못함. 
• 따라서, tensorflow-estimator 버전에 맞춰서, pip install tensorflow-gpu==2.6.0 실행해서 버전 맞춰줌. 

 

결과 확인

Tensorflow GPU 작동 성공 확인!