Windows 에 CUDA 11.8과 cuDNN 8.7.0, Tensorflow를 설치하는 방법을 설명합니다. Tensorflow 2.10까지만 윈도우에서 CUDA 사용이 가능합니다. CUDA를 사용해야 GPU 가속이 가능합니다. Tensorflow 2.10 상위 버전이 필요하다면 WSL2에서 Tensorflow를 사용해야 합니다. WSL2에 CUDA 사용하는 Tensorflow 설치하는 방법 https://webnautes.tistory.com/1873 2023. 5. 7 최초작성 2024. 1. 3 별도로 NVIDIA CUDA 라이브러리를 설치하지 않고 conda를 사용하여 CUDA 라이브러리를 설치후 진행하려면 다음 포스트를 참고하세요. Windows에 CUDA Toolkit 11.2 cuDNN 8..

Windows 에 CUDA 11.2과 cuDNN 8.1.0, Tensorflow 2.10을 설치하는 방법을 설명합니다. Tensorflow 2.10까지만 윈도우에서 CUDA 사용이 가능합니다. CUDA를 사용해야 GPU 가속이 가능합니다. Tensorflow 2.10 상위 버전이 필요하다면 WSL2에서 Tensorflow를 사용해야 합니다. WSL2에 CUDA 사용하는 Tensorflow 설치하는 방법 https://webnautes.tistory.com/1873 2021. 1. 10 최초작성 2021. 1. 11 Tensorflow 설치 방법 추가. Tensorflow GPU 2.4.0에서 CUDA 11 요구 2021. 6. 8 Tensorflow 2.5.0에서 cuDNN 8.1.0 요구, 최신 그래픽..

구글에서 검색해봐도 해결방법이 보이지 않았던 에러입니다. 원인이 여러가지 일 수 있겠지만 Keras의 LSTM 레이어에 activation='relu'를 추가해놓았다면 제거해주면 해결됩니다. WARNING:tensorflow:Layer lstm will not use cuDNN kernels since it doesn't meet the criteria. It will use a generic GPU kernel as fallback when running on GPU.

이번 영상에서는 OpenCV에서 GPU 가속을 사용하기 위해 OpenCV를 빌드하는 방법을 다룹니다. 사용중인 NVIDIA 그래픽카드에 맞는 CUDA Toolkit와 cuDNN을 설치하고 cmake를 사용하여 OpenCV 빌드 옵션을 설정한 후, Visual Studio 2019에서 OpenCV 빌드를 진행합니다. NVIDIA 그래픽카드가 장착된 PC에서만 사용할 수 있는 방법입니다. 다음 글을 참고하였습니다. https://jamesbowley.co.uk/accelerate-opencv-4-3-0-build-with-cuda-and-python-bindings/