TensorFlow, derin öğrenme modelleri oluşturmak için kullanılan popüler bir açık kaynak kütüphanesidir. Bu rehberde, TensorFlow’u Windows yerel makinenizde GPU desteği ile nasıl kuracağınızı adım adım anlatacağız. GPU desteği, TensorFlow’un performansını önemli ölçüde artırarak daha hızlı model eğitimi ve tahminler yapmanızı sağlar. TensorFlow Windows yerel makine için GPU desteğini 2.10.1 versiyonu ile sonlandırmıştır. Bu klavuzda TensorFlow 2.10.1 versiyonu kullanılacaktır.
1. Sistem Gereksinimleri
TensorFlow’un GPU destekli sürümünü kurmak için aşağıdaki gereksinimlerin karşılandığından emin olun:
NVIDIA GPU (CUDA Compute Capability 3.5 veya üstü)
Windows 10 veya üzeri
NVIDIA CUDA Toolkit (11.2)
NVIDIA cuDNN (8.1.0)
Python 3.9
2. NVIDIA Sürücülerini ve CUDA Toolkit’i Yükleme
NVIDIA Sürücülerini Güncelleyin:
NVIDIA sürücü indirme sayfasına gidin ve GPU modelinize uygun en son sürücüyü indirin ve kurun.
CUDA Toolkit’i Yükleyin:
CUDA Toolkit indirme sayfasına gidin ve CUDA Toolkit 11.2 sürümünü indirin.
İndirdikten sonra kurulumu tamamlayın ve kurulum sırasında varsayılan ayarları kullanın.
3. cuDNN Kurulumu
cuDNN’i İndirin:
NVIDIA cuDNN indirme sayfasına gidin ve cuDNN 8.1.0 sürümünü indirin.
İndirmek için NVIDIA Developer hesabınızla giriş yapmanız gerekecek.
cuDNN Dosyalarını Kopyalayın:
İndirilen cuDNN dosyalarını çıkarın ve cuda klasöründeki dosyaları CUDA Toolkit kurulum dizinindeki ilgili alt klasörlere kopyalayın (bin, include, lib).
4. Ortam Değişkenlerini Ayarlama
CUDA ve cuDNN Dizinlerini PATH Değişkenine Ekleyin:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\libnvvp
Sistem Değişkenlerine CUDA_PATH Ekleme:
CUDA_PATH adlı yeni bir sistem değişkeni oluşturun ve değeri olarak C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 dizinini girin.
5. Anaconda ve TensorFlow Kurulumu
Anaconda Kurulumu:
Anaconda resmi sitesinden indirin ve kurun.
Anaconda’nın kurulumunu tamamladıktan sonra, Anaconda Prompt’u açarak devam edin. Anaconda Prompt, Windows Başlat Menüsü’nde bulunabilir.
Python 3.9 sürümünü kullanacak bir sanal ortam oluşturmak için aşağıdaki adımları izleyin:
conda create --name myenv python=3.9
conda activate myenvTensorFlow GPU Destekli Sürümünü Yükleyin:
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
pip install "tensorflow<2.11"
pip install numpy=1.25.56. Kurulumu Doğrulama
TensorFlow’un GPU’yu tanıyıp tanımadığını doğrulamak için aşağıdaki Python kodunu çalıştırın:
import tensorflow as tf
print("Tensorflow version: ", tf.__version__)
print("Num GPUs available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
# GPU cihazlarını listeleme
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
for gpu in gpus:
print("Name: ", gpu.name, " Type: ", gpu.device_type)
else:
print("No GPUs found")Bu kod, TensorFlow sürümünü ve tanınan GPU cihazlarını yazdıracaktır.
Bu rehberde, Windows yerel makinenizde TensorFlow’u GPU desteği ile nasıl kuracağınızı adım adım anlattık. Bu adımları izleyerek derin öğrenme modellerinizi daha hızlı ve verimli bir şekilde eğitebilir ve çalıştırabilirsiniz.
Comments