Cuda11.4.4 사용자 정의 ->cuda -> samples 해제 , documentation 해제 , *visual studio integration 필수 해제

CuDNN v8.2.4 for CUDA 11.4 풀어서 폴더에 씌우기 c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\11.4

Tensorflow-gpu == 2.7.4 가상환경에 설치 cmd conda env list ->base 출력 ->activate base base환경불러오기 ->deactivate base환경 나가기 conda create -n tf274gpu python=3.9.12 anaconda 나는 콘다의 가상환경을 tf274gpu라는 이름으로 작명하고, python 3.9.12버전을 불러올거야 엔터-> anaconda = 파이썬 친구들도 설치함

conda env list로 확인 tf274gpu 가상환경 생성 확인

activate tf274gpu (가상환경 불러오기)

pip install tensorflow-gpu==2.7.4

• python 으로 확인 ->import tensorflow as tf ->tf.version '2.7.4' ->from tensorflow.keras.models import Sequential ->ctrl+z로 빠져나감 ->deactivate 로 가상환경 밖으로 나감 ->activate base base 가상환경으로 이동 ->conda deactivate 또 나감 ->conda activate tf274gpu 가상환경 들어감

가상환경 지우기 conda env remove -n x

diskmgmt.msc 포멧 후 디스크 잡는 프로그램.(디스크 관리)

cmd 창에서 md temp => md = make directory cd temp => temp폴더 안으로 들어가기

cls = 화면 초기화

dir/w 디렉토리의 프로그램 확인.

텐서플로 로컬 설치 방법 pip download 통해서 로컬로 설치파일을 미리 받아놔야함 pip install (텐서플로 설치 디렉토리) 텐서플로를 다운로드하면 이것저것 많이 깔림. 전부 인과관계가 있는 데이터.(전부 다 있어야 설치가능) dir/w 로 파일 확인, conda create -n tf272cpu python=3.9.15 파이썬3.9.15 기반의 가상환경 생성 activate tf272cpu pip list dir/w로 파일 확인하고 pip install tensorflow_cpu-2.7.2-cp39-cp39-win_amd64.whl