pytorch 설치 및, GPU 설정

참조 https://chancoding.tistory.com/90

윈도우에 PyTorch 설치, GPU 설정, 자세하게

참조 https://kodorricoding.tistory.com/14

[Python] 파이썬 가상환경이란?

1. 가상환경 만들기

# 가상환경이란 ? - 독립적인 파이썬 실행 환경을 의미한다. 

가상환경을 생성하면 각각의 가상환경은 다른 환경에 영향을 미치지 않아, 각자 다른 종류와 버전의 패키지를 가질 수 있다.

 

 

원하는 이름으로 가상환경을 설치 가능. 

명령어 뒤에 anaconda 를 붙여주면 아나콘다에서 제공하는 기본 설치 패키지를 설치할 수 있다.

기본 설치 패키지에는 기본적인 파이썬 라이브러리들이 대다수 포함되어 있으니 함께 설치하면 훨씬 편하고 좋다!

ex) numpy, matplotlib, pandas 등이 포함

2. 가상환경 활성화 

명령어 : conda activate 가상환경 이름

 

3. CUDA Version 확인 or 설치

3-1 CUDA 가 설치되어 있는 경우 

명령어 : nvcc --version # CUDA version 확인하기

 

PyTorch 에서 GPU 를 사용하려면 CUDA 가 설치되어 있어야 한다. CUDA Toolkit 이 이미 설치되어 있다면 해당 버전을 명령어를 통해서 확인 가능 (anaconda prompt)

 

3-2 CUDA 가 설치되어 있지 않은 경우

# CUDA 설치 

1.  본인의 GPU 사양 확인하기
   1.  장치관리자 (window + X) -> M 
   2.  장치관리자 > 디스플레이 어댑터 
   3. 그래픽 카드 확인하기

저의 경우는 NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti 입니다. 

2. Compute Capability 확인

- 해당 링크에 들어가서 본인의 그래픽 카드능력을 확인

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute

CUDA GPUs - Compute Capability

NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti 모델이므로 GeForce 를 클릭해서 확인

Compute Capability 는 8.6 이므로 고사양에 해당합니다.

3. NVIDIA 드라이버 설치 

• GPU 카드에 맞는 최신 NVIDIA 드라이버를 잡아준다.
• 아래 주소에 들어가서 본인의 제품을 선택한 후 설치
• https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=kr
• 검색 > 다운로드 > 다운로드한 드라이버 설치 > 드라이버 설치 완료
• *드라이버 : 운영 체제와 디바이스가 서로 통신할 수 있는 소프트웨어 구성 요소.

Download the latest official NVIDIA drivers

 

4. CUDA Toolkit 설치

다음 사이트에서 pytorch 와 호환되는 cuda toolkit version 을 선택하여 설치해준다. (

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive

5. Pytorch 1,13.0 Version 설치 (https://pytorch.org/get-started/locally/) / 22.11 기준으로 stable 한 pytorch 1.13.0 version 을 설치

 

6. cuDNN 설치하기

https://developer.nvidia.com/cudnn

 

CUDA Deep Neural Network

 

*NVIDIA 사이트 가입 및 로그인 필요

- 다운로드 된 cuDNN 디렉토리의 파일을 CUDA > v11.7 에 덮어씌워준다.

 

7. PyTorch + Cuda 설치 확인