[RTX 3080, 3090] Window10 Deep Learning 환경 세팅하기(+lightgbm-gpu설치)

* 2021-09-03추가

tensorflow의 keras.layers에서 LSTM 셀을 사용할경우 에러가뜬다. activation함수를 relu function을 쓰면 에러가 나게되는데, sigmoid함수로 변경하면 에러가 발생하지않게된다. 근데... relu function을 사용해야하는데...

 

아무튼, 현재는 방식을 바꿔서 BidirectionalLSTM을 사용하는 중이다.

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사실 RTX 3080, 3090은 나름 최신 GPU여서 딥러닝 플랫폼이 인식을 하지 못하는 경우가 생긴다.

따라서 기록차 서버 PC의 환경세팅 및 버전등을 정리해놓는다.

 

Library	Version	Description
Nvidia	457.3	RTX 3080을 세팅함
cuDNN	8.0.4
CUDA	11.1
Python	3.8

 

참고로 GPU사용 실험에는 다음 라이브러리를 세팅했다

Library	Description
lightgbm	lightgbm gpu version을 사용 - 팀원분께서 테스트해본결과 속도가 cpu대비 많이 향상되었다고함
pytorch	가상환경을 사용하지않고 로컬머신에 바로 설치 및 사용가능 확인
tensorflow-gpu	version은 2.4.0 이상부터 호환된다고함. 다만, 2021.07.20기준 2.4.0버전은 없는상태이고 2.5.0이상만 존재하는것을 확인. 2.5.0으로 테스트해본결과 gpu인식이 잘되는점 확인. (가상환경에서 실험하였음)

 

- lightgbm은 다른블로그에 굉장히 복잡하게 설치과정이 적혀있었는데 다음과같은 명령어로 해결했다

pip install lightgbm --install-option=--gpu

 

- tensorflow-gpu 같은경우에는 다음과같이 설치를 진행했다

pip install tensorflow-gpu==2.5.0

이후에 쥬피터를 띄우고나서 다음과 명령어를 입력한뒤 자신의 pc에 장착된 gpu목록이 뜨면 제대로 설치가된거다

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