구글 GCP - Tensorflow에서 GPU 인식 못하는 오류

구글 GCP에서 환경 구성 할 때 

그래픽 카드 드라이버와 anaconda 설치 후 jupyter notebook까지 설치하고 Pytorch는 쉽게 GPU까지 인식하는 것을 확인 하였다. 

그러나 tesorflow는 아래 방법으로 설치 하였지만 GPU를 인식을 못 했다. 

https://www.tensorflow.org/install/source?hl=ko 

소스에서 빌드  |  TensorFlow

tensorflow 공식 홈페이지 

로컬에서는 위 홈페이지 표를 보고 tensorflow와 pytorch 버전에 맞게

CUDA 설치 하고 공식 홈페이지에서 나와있는 pip install tensorflow==(버전)으로 

코드로 설치 했다. 그러나 위에서 말했듯이 GPU인식이 안된다.

 

해결법은 코드 줄 4번째 conda install tensorflow-gpu 코드를 사용 하였다. 

$ pip install tensorflow #가장 최신 버전을 받을 수 있다. 
$ pip install tensorflow-gpu==2.4.0 #2.4.0은 예시 버전 

$ conda install tensorflow-gpu

# 참고 
conda 와 pip 의 차이는 추후에 블로그에 계시 예정 

conda install tensorflow-gpu로 설치하면 

• tensorflow-base 
• tensorflow-gpu

작성 기준 2.4.1 버전의 tensorflow API가 설치되고 그에 맞는 CUDA, cuDNN 도 설치 된다. 

• cudatoolkit 10.1.243
• cudnn-7.6.5

가 자동으로 설치 된다. (버전은 다를 수도 있다. ) 

 

이렇게 설치하고 python에 들어가서 아래 코드로 GPU Tesla V100이 잡히는걸 확인 했다. 

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

import tensorflow as tf 
tf.test.is_gpu_available()