이 글은 Tensorflow GPU 실행 시 CuDNN 버전 문제 해결 방법을 간략히 설명한다. 텐서플로우나 케라스 실행 시 다음과 같은 에러를 만났을 때 해결방법이다.
CuDNN library needs to have matching major version
우선 버전 에러 해결에 적합한 텐서플로우 버전을 아래 링크에서 확인한다.
가상환경(virtualenv)을 사용한다는 가정하에, 기존 가상환경은 삭제하고, 다음과 같이 의존성이 맞는 버전을 다시 설치한다.
pip install tensorflow=2.4.0
pip install tensorflow-gpu=2.4.0
pip install keras==2.4.0
pip install jupyter
pip install tensorflow=2.4.0
pip install tensorflow-gpu=2.4.0
pip install keras==2.4.0
pip install jupyter
가상환경을 다음과 같이 활성화한다.
source <path>/activate
이제 쥬피터 노트북에서 실행하면 다음 같은 딥러닝 코드가 잘 실행되는 것을 확인할 수 있다.
# LSTM for international airline passengers problem with regression framing
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import read_csv
import math
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')
...
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