GTX 1660 Super GPU設定

授業中に深さ学習を行い画像分析を行っている.
深い学習を行うにはGPUを別途設ける必要があるので,ランチタイムを利用して行う.최종 시스템 환경

GPU : Geforce GTX 1660 Super 6GB

tensorflow : 2.7.0

python : 3.8.0

CUDA : 11.2.2

cuDNN : 8.1.1

1.CUDAバージョンがGPUに適合していることを確認する

まず、私のCPUの計算能力を確認します.
https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Version_features_and_specifications
GTX 1660 Superを使用して、計算能力は7.5です.
CUDA SDK 10.0〜10.2、CUDA SDK 11.0、CUDA SDK 11.1〜11.6を使用することができる.

2.Tensorflow、cuDNNバージョンの検証

https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations
pythonバージョンでは3.9.7、テンソルフローでは2.7.0が使用されます.
バージョンに従ってインストールします.

3.互換性のあるCUDAを取り付ける

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
バージョン11.2をインストールできるので、バージョン11.2.2をインストールしました.

インストール時にSelect TargetPlatformを選択してダウンロードします.

4.cuDNnのインストール

Tensorflowバージョンと互換性があり、CUDAと互換性のあるCUDNNをインストールする必要があります.
CuDNNはバージョン8.1をインストールします.
Cudnnはv 8である.1.1を取り付け、CUDAが11.2であるかどうかを確認して取り付けます.
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

インストールが完了すると、cuDNN上のファイルCUDA/v 11を解凍します.2上書き.
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

5.テンソルフロー-gpuを取り付けます。

anacondaプロンプトを開き、互換性のあるテンソルストリーム-gpuをインストールします.

pip install tensorflow-gpu==2.7.0

6.運転確認

anacondaプロンプトの下で、nvcc--バージョンでCUDAを検証します.

参考ブログ:https://coding-groot.tistory.com/87