Tensorflow 1 설치 - Tensorflow 1 seolchi

텐서플로우가 새롭게 버전을 업데이트되면서 Tensorflow 2 가 만들어졌습니다. 텐서플로우가 1.X에서 2.X로 변하면서 다양한 문법적, 함수적 변화가 발생했습니다. 이에 따라서, 이전에 만들었던 텐서플로우 1의 소스코드를 2에서 사용하기 어려워졌습니다. 없어진 함수들도 있고 등등등...ㅠ

이번 포스팅을 통해서 구글 코랩에서 텐서플로우 버전을 낮춰 Tensorflow1.14 또는 1.15 등의 1 버전을 사용하기 위한 방법을 알아보겠습니다.

1. Colab Tensorflow version 확인

import tensorflow as tf

tf.__version__

>> 2.2.0

먼저 텐서플로우 버전을 확인하도록 합니다. 사실 안 해도 무방합니다...ㅎ

당연히 기본적으로 colab의 텐서플로우는 2.2.0 또는 그 이상의 버전이 기본으로 세팅되어있습니다.

2. Colab Tensorflow 2 삭제

!pip uninstall tensorflow

현재 코랩에 설치된 텐서플로우 2 버전을 제거해줍니다.

잊지말고 y 값 넣어주세요. 바보같은 저 같이 아무생각없이 기다리면 계속 기다리기만합니다...ㅠ

3. Colab Tensorflow 1.X 버전 설치

!pip install tensorflow==(원하는 텐서플로우 버전)

!pip install tensorflow==1.15 # 1.15 버전 Tensorflow 설치

!pip install tensorflow==1.14 # 1.14 버전 Tensorflow 설치

tensorflow를 pip명령어를 사용해서 설치합니다.  단, 꼭 버전을 명시해주셔야합니다.

저는 텐서플로우 1.15 버전을 설치하였습니다. 원하는 버전을 지정해서 설치해주세요.

4. Colab 런타임을 재실행

설치가 완료된 이후에 발생되는 warning이 발생합니다. 설치가 완료된 이후에는 런타임을 다시 실행해야 재설치된 1.x 버전의 Tensorflow를 사용할 수 있습니다. 

5. 주의할 점

주의할 점 ! 

1. 코랩 연결 후, 위의 작업을 바로 진행해주세요. mount하거나 directory 변경을 하지 않은 상태로 진행하시는 것이 좋습니다.

2. '런타임 다시 실행하기'를 꼭 해야 바뀐 버전을 사용할 수 있습니다. 런타임 중지 or 다시시작이 아닙니다. 

안녕하세요

이번 포스팅은 Anaconda에서 특정 버전의 텐서플로우를 설치 하는 방법을 설명 하도록 하겠습니다

CUDA나 CNN등을 사용할때 참 많은 환경 조건을 따집니다

그중에서 Python의 버전과 텐서플로우의 버전에 따라 참 많은 오류가 발생하게 되는데요

그럴때 Phthon의 버전에 알맞는 텐서플로우 버전을 지정해서 설치 할 수 있는 방법을 설명 드리겟습니다

1. Anaconda 명령 프롬프트 실행

    - 관리자 권한으로 실행하시기 바랍니다

2. 다음 명령어를 실행하여 텐서플로우를 설치합니다

   - 저는 Python 3.6 버전과 호환이 가능한 1.9버전을 설치 합니다

   - tensorflow-gpu는 gpu를 사용하는 텐서플로우 입니다

   - 일반 cpu를 사용할 경우 그냥 tensorflow로 치시면 됩니다

conda install tensorflow-gpu=1.9.0

3. 최종 확인 명령어

   - 'Y'를 입력하여 다음 단계를 진행해 주세요

4. 설치 진행

    - 최종 설치가 완료 될 때까지 기다려 주세요

    - 설치시 까지 수분이 소요 됩니다

5. 설치 완료 확인

   - 설치가 완료 되어 지면 다음과 같이 'done'가 나타납니다

6. 텐서플로우 테스트 해보기

    - tensorflow가 정상적으로 설치되고 실행되는지 확인을 합니다

    - 명령 프롬프트에 하나씩 구문을 실행 합니다

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

b'Hello, Tensorflow!'라고 뜨신다면 정상 설치가 된것입니다

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'프로그래밍 > TensorFlow' 카테고리의 다른 글

2.x 버전이라면 다음과 같은 오류가 나온다.

module 'tensorflow' has no attribute 'session'

module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

등등 모듈이 실행되지 않는다.

기껏 열심히 작성했는데 첫 줄부터 오류가 나오면 기운이 매우 빠진다...

​

2.x버전으로 이미 깔았다면, 내가 아는 내에서는 두가지 방법이 있다.

첫번째는 수동으로 버전을 낮추어 사용하는 방법.

두번째는 지우고 다시 설치하는 방법.

​

1. 수동으로 버전을 낮추어 사용하는 방법

연구실 내 컴퓨터에 드디어 GPU가..!! 로컬에서 Tensorflow GPU를 사용하기 위해 험난했던 GPU 버전 설치 방법을 남긴다…

추천 cuda버전, cudnn버전, anaconda일때 파이썬 몇 버전 써야하는지, native pip 일때 파이썬 몇 버전을 써야하는지 적혀있다. 자신의 환경에 맞춰서 공식문서를 보고 파이썬 버전을 잘 선택해야한다. 또한, 선택하는 운영체제에 따라서도 버전이 다르다.

나는Windows 10 / Anaconda를 사용하여 설치할 예정이다.

• Tensorflow 공식 홈페이지 : https://www.tensorflow.org/
  
  

1. CUDA Toolkit 설치

텐서플로우 홈페이지에가서 install 버튼을 눌러보면 친절하게NVIDIA CUDA xx 설치하세요라고 나와있다.

나는 여기에 맞춰서CUDA 9.0버전을 설치하였다. 현재는 배포하는 버전은 9.1 버전이여서 CUDA Toolkit Archive에 가서 CUDA 9.0을 받았다.

• NVIDIA Cuda Toolkit 설치 : https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

설치가 완료 되고 재부팅한다음에환경변수가 제대로 설치 되었나 확인해야한다.

• 시스템 환경변수 편집 -> 고급 -> 환경변수 클릭
  
  

위와 같이CUDA_PATH가 추가되어있으면 OK이다!
만약에 CUDA버전을 여러개 설치한다면 CUDA_PATH_V9_0과 같이 구분되며 최근 설치한 버전이 CUDA_PATH로 들어간다고 한다.

2. cuDNN 다운로드

이것도 역시 텐서플로우 홈페이지에 명시되어 있다.cuDNN은 7.0.x버전으로 다운로드 받았다. cuDNN을 받으려면 DEVELOPER 홈페이지에 가입이 필요하다. 먼저 가입을 하고 다운로드 받는다.

• cuDNN 다운로드 : https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
  
  

CUDA 버전에 유념해서 다운로드 받아야한다. 나는cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0을 받았다.

압축파일을 압축 해제후cuda 폴더에 들어가보면 다음과 같은3개의 파일이 있다.

이 세개 파일을 모두 CUDA_PATH 경로의 폴더에 추가해준다. CUDA_PATH 경로는 시스템 환경변수에 가면 확인 할 수 있다. 나는 아래와 같다.

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

즉,cuda 폴더 안의 내용을 CUDA_PATH 경로에 ctrl+c / ctrl+v 해서 복사하면 완료!

3. Anaconda를 이용해 Tensorflow 설치

나는 아나콘다(Anaconda)가 이미 설치되어 있는 상태이기 때문에 아나콘다를 이용하여 설치하였다.
아나콘다가 없다면 아나콘다를 설치하거나 python3.5버전(홈페이지에서 운영체제 별로 지원하는 파이썬 버전으로 설치 할 것)을 설치하면된다.
일단 현재 버전의 아나콘다는 python3.6을 기준으로하기 때문에 python3.5 버전을 가진 새로운 아나콘다 환경을 만들어 주어야 한다.
아직 python 3.6은 지원하지 않는 것으로 보이므로(2018.8.29 기준으로 지원)반드시!! python3.5 버전으로 환경설정을 해주어야 한다.
일단 윈도우 검색창에 Anaconda를 검색하여Anaconda Prompt를 켠다. 나는 환경이름을 cuda로 설정했다.

환경활성화는 Windows Powershell에서는 안되고 conda prompt에서만 가능하다!

conda create -n cuda pip python=3.5 /*환경 만들기(python 3.5) -> y/n 나오면 y 누를것.*/
activate cuda  /*환경 활성화*/

activate 하였을 때 다음과 같이(cuda)로 변경되어야 한다. 다음 아래의 명령어를 실행하여Tensorflow GPU 버전을 설치한다.

python -m pip install --upgrade pip /*일단 pip 를 업그레이드 시켜준다.*/
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu /*텐서플로우 GPU 버전 설치*/

은 아래와 같은 명령어로 설치하면 된다.

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

설치가 끝나면 jupyter notebook도 설치하고 jupyter notebook을 켜서 코드가 잘 돌아가는지 확인한다.

위에 처럼 예시 코드가 잘 돌아가면 GPU 버전 설치 완료!!

아래의 명령어들은 참고 명령어 사항이다.

conda info --envs /*아나콘다 환경 확인하기*/
conda remove --name 삭제하려는환경이름 --all /*아나콘다 환경 삭제하기*/

위와 같이 모든 아나콘다 환경이 표시가 된다. 내가 현재 사용하고 있는 환경은 * 로 표시된다.

아나콘다 환경 활성화/비활성화는 아래와 같은 명령어로 실행 할 수 있다.

activate cuda /*cuda라는 이름을 가진 아나콘다 환경 활성화*/
deactivate cuda /*cuda라는 이름을 가진 아나콘다 환경 비 활성화*/

Reference

• https://www.tensorflow.org/install/install_windows
• http://solarisailab.com/archives/1581
• http://hiuaa.tistory.com/39
• http://dwfox.tistory.com/85