해당 포스팅은 앞의 포스팅의 뒷 이야기로 읽고 오시면 도움이됩니다.https://pgeun02.tistory.com/13 Window(윈도우) 환경에서 GPU 활용을 위한 CUDA, cuDNN 설치이 글은 tensorflow-gpu, PyTorch를 사용하기 위해 CUDA와 cuDNN을 설치한다는 가정을 가지고 그 과정을 설명한다.1. GPU와 호환되는 CUDA (CUDA Toolkit) 버전 확인1) 본인 GPU 사양 확인CUDA 버전을 확인하기 전에pgeun02.tistory.com 우리는 프로젝트를 하다보면 각 프로젝트 마다 다른 버전의 파이썬을 사용하고, 앞선 포스팅처럼 라이브러리에 따른 요구 사항이 다른 상황을 자주 마주하게 된다. 하지만 이럴 때 마다 컴퓨터에 깔려있는 모든 버전을 지우고 새로..

이 글은 tensorflow-gpu, PyTorch를 사용하기 위해 CUDA와 cuDNN을 설치한다는 가정을 가지고 그 과정을 설명한다.1. GPU와 호환되는 CUDA (CUDA Toolkit) 버전 확인1) 본인 GPU 사양 확인CUDA 버전을 확인하기 전에 본인의 GPU 사양을 아는 것이 우선이다.GPU 확인은 Ctrl+Alt+Del를 통해 작업 관리자를 열어 확인할 수 있다. 작업 관리자를 들어왔으면 성능 탭으로 가서 GPU를 선택하고 GPU 사양을 확인하면 된다. 필자의 경우 GPU사양은 GeForce RTX 3060 Ti이다. 2) 호환되는 CUDA 버전 확인이제 내 GPU 사양을 확인했으니, 내 GPU와 호환되는 CUDA의 버전을 확인한다. 호환되는 CUDA 버전은 아래 사이트에서 확인할 수 ..