연구실에 tensorflow 2.0 를 까는데 일정한 가이드라인이 없는거같아 직접 만들어 보았다.

tensorflow 2.0-alpha 설치

0. requirment 확인하기

1. ananconda 설치

update anaconda & python packages

>conda update -n base conda
>conda update --all

2. install CUDA 10.0

• NVIDIA Cuda Toolkit 설치 : https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• CUDA_PATH, CUDA_PATH_V10_0 환경변수 설정

추가 되어 있다면 넘어간다.

3. install cuDNN SDK

• cuDNN 다운로드 : https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
• 압축풀기
• 압축 안의 내용 모두 CUDA_PATH 경로의 폴더에 추가

  # 기본 path
  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
  

• 환경변수 추가

  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin  
  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include  
  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib
  

4. install tensorflow

• 현재 tensorflow 2.0이 python 3.6만 지원하므로 아래와 환경변수 만들기

  conda create -n tf_gpu pip python=3.6 
  activate tf_gpu  
  

• pip update, -gpu 깔아주기

  python -m pip install --upgrade pip
  pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
  

• jupyter 설치

  pip install jupyter
  

• 나중에 colab과 연동하려면

  pip install jupyter_http_over_ws
  

(optional) Install Python and the TensorFlow package dependencies

pip3 install six numpy wheel pip3 install keras_applications==1.0.6 –no-deps pip3 install keras_preprocessing==1.0.5 –no-deps

## 마무리
``` shell
C:> activate tf_gpu
(tensorflow) C:> python

>>> import tensorflow as tf 
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') 
>>> sess = tf.Session() 
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!

위와 같이 잘 나타난다면 성공~!