1. 윈도우에서 Tensorflow 설치하기 (CPU 버전)

Tensorflow가 점차 업데이트됨으로써,


윈도우에서 docker나 다른 프로그램을 사용하지 않고도 tensorflow를


이용할 수 있게 되었다. 현재 공식홈페이지에는 native pip 설치와 Anaconda를 이용한


가상환경 구축으로 설치방법이 있지만, Anaconda는 2017년 3월 1일 기준 공식적으로 지원하는 설치방법이 아니므로,


The Anaconda installation is community supported, not officially supported.


이번 포스팅에서는 윈도우에 native pip을 사용하여 tensorflow를 설치하는 방법에 대하여 알아보자


(※아마 이 글을 읽으며 터미널이 뭔지, 명령어는 뭘 쳐야하는지, 하나도 모르는 사람은 거의 없을 것 같지만, 그래도 이 블로그는 정말 아무것도 모르는 필자와 독자들을 기준으로 쓰고 있다. 본문에 앞서 심심한 양해 바란다.)



1. 준비물

윈도우 7, 8, 8.1, 10, 64bit


혹시 본인의 컴퓨터가 64비트인지 모르겠다면, 확인하는 방법은 간단하다.


Window키 + Pause 또는 [제어판] > [시스템]을 누르면 아래와 같이 시스템 정보가 나오고, 자신의 운영체제에 대해 알 수 있다.


 


그 외에도, 윈도우가 깔려있는 드라이브 (대부분 C:\)에 들어가보면 64비트의 경우

아래와 같이 Program Files 와 Program Files (x86) 2개가 있는것으로 확인할 수 있다.



파이썬 3.5.2 (다운로드)


다운로드 링크로 들어가면, 페이지 가장 밑에 아래와 같이 다운받을 수 있는 파일들이

리스트업 되어있다.



여기에서 Windows x86-64로 시작하는 파일 3개 중 하나를 고르면 된다.

(※ 현재 파이썬 64비트만 Tensorflow를 지원하는 것으로 알고 있다)


필자는 가장 설치가 쉬운 exe 파일인 Windows x86-64 executable installer를 추천한다. 


다운받은 파일을 실행하면 아래와 같이 뜨는데, Add Python 3.5 to PATH를 꼭! 선택한다. 



이 후, Install Now를 클릭하면 다른 선택사항없이 그대로 설치가 진행 된다.


(옵션) GPU - 그래픽카드


Tensorflow의 장점 중 하나는 바로 GPU를 통한 연산처리가 가능하다는 점이다.

본인의 시스템이 GPU를 가지고 있다면, Tensorflow를 설치할 때 GPU 버전으로 설치하는 것을 적극 권장한다.


※이 준비물은 만약 본인의 시스템에 GPU가 없거나, 있어도 사용하지 않을 경우에는 넘어가도 무방하다. 어디까지나 옵션인 만큼, 사용하지 않는 경우에도 시스템 구동자체에는 전혀 문제가 없다.


문제는 구형의 GPU에서는 사용할 수가 없다는 것인데, 먼저 본인의 GPU가 무엇인지 알아보자.


아까전 운영체제가 64비트인지 확인했던, [시스템] 창에서 [장치관리자]를 선택하자

또는 간단하게, 실행창에서 devmgmt.msc 를 쳐서 바로 실행시킬 수도 있다.



 

 또는

 


[장치관리자] 에서 [디스플레이 어댑터]를 선택하면 본인의 컴퓨터에 어떤 그래픽카드가 있는지 알 수 있다.



기본적으로 NVIDIA GeForce 제품군의 일정버전 이상만 지원하는데, 이곳에서 

자신의 GPU가 Compute Capability 3.0 이상을 가지고 있는지 확인하면 된다.


필자의 GPU는 GeForce GTX 970M으로 Compute Capability 5.2를 가지기에 큰 문제없이 진행 할 수 있는 것을 알 수 있다.


(※물론 tensorflow에서 GPU를 사용하려면 추가적으로 설치해야하는 프로그램이 있지만, 살짝 별개의 이야기 임으로 본 포스팅에서는 다루지 않고 추가적으로 다룬다.)



이와 같이 운영체제, 파이썬, (옵션) GPU 만 있으면 모든 준비는 끝났다고 볼 수 있다.


이제 실제 설치로 넘어가자



2. 설치

윈도우에서의 설치는 흔히들 알고 있는 cmd 또는 터미널이라고 불리는 명령 프롬포트에서 진행된다. (이하 '터미널')


터미널을 켜기위해서는, [장치관리자]를 켤 때와 비슷하게, 실행창에서 cmd 라고 치면 된다. 



이제 본격적으로 설치에 들어가보자.


먼저 실행하자마자 아래와 같이 뜨는데, 본인이 원하는 디렉토리로 가거나 C:\에서 진행하도록 하자.


<디렉토리 변경>

C:\Users\CHRIS>cd ..

C:\Users>cd ..

C:\>


<설치시작>

준비물 파트에서 GPU가 없거나, 본인의 GPU가 지원하지 않는 다면, 아래와 같이 CPU만을 이용하는 tensorflow로 설치하면 된다.


C:\>pip3 install --upgrade tensorflow                                                       


또는, 필자와 같이 GPU를 지원하는 시스템을 가지고 있다면, gpu를 사용하는 tensorflow로 설치하자.


C:\>pip3 install --upgrade tensorflow-gpu                                                


에러가 없다면 아래와 같이 순조롭게 완료된다.


Successfully installed tensorflow-gpu-1.0.0                                                  


만약 다른 라이브러리가 없었다면 위에 tensorflow 외에 다른파일도 다운 및 설치가 되니 필자와 다르다고 걱정 할 필요는 없다.



3. 테스트실행

상당히 간단하게 설치를 완료 하였는데, 과연 제대로 작동하나? 라는 의문점이 드는 독자분이 있을 것이다. 아래와 같이 간단하게 테스트를 진행하자


(※GPU 버전의 tensorflow를 설치하였다면, 아직 CUDA 등이 설치되어있지 않으므로 약간의 오류가 발생할 수 있으나, 아래 정도의 테스트를 구동하는데는 문제가 없다.)


터미널 실행 후, python을 실행하자


C:\>python                                                                           

Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 25 2016, 22:18:55) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.     

>>>


눈치빠른 독자라면, python이 실행되면 명령을 기다리는 라인이 >에서 >>>로 바뀌는 것을 알 수 있다.


이제 tensorflow를 import하고, 간단한 명령어를 써보자.


>>> import tensorflow as tf

>>> hello = tf.constant('Hello, DataMasters!')

>>> sess = tf.Session()

>>> print(sess.run(hello))

Hello, Datamasters!


이것으로 Windows에 Tensorflow 설치편을 마친다.

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