윈도우에 PyTorch 설치, GPU 설정, 자세하게

 

윈도우에 파이토치를 설치하고 GPU를 사용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

 

1. 가상환경 만들기 (생략 가능)

기본적으로 저는 가상 환경을 나누어서 작업을 진행하는 것을 선호합니다. 그래서 PyTorch를 사용하기 위한 env를 만들어서 진행하겠습니다. 기본 base 파이썬에 설치해도 무방합니다.

가상환경 생성 및 설치하는 방법에 대한 자세한 설명은 이전 설치 게시글에 자세하게 적혀있으니 참조하시면 좋을 것 같습니다. [Anaconda] 가상환경 만들기 + 필요한 이유

 

1-1. 간단하게 가상환경 만들기

원하는 이름으로 가상환경을 설치를 진행하시면됩니다. 명령어 뒤에 anaconda를 붙여주면 아나콘다에서 제공하는 기본 설치 패키지를 설치할 수 있습니다. 여기에는 기본적이 파이썬 라이브러리들이 대다수 포함되어 있으니 함께 설치하면 훨씬 편하고 좋습니다! 안하면 numpy, matplotlib, pandas 등 다 직접 설치해야해요.

conda env list # 가상환경 목록 확인
conda create -n 가상환경이름 python # 파이썬 가상환경 만들기
conda create -n 가상환경이름 python=3.7 # 파이썬 특정 버전 가상환경 만들기
conda create -n 가상환경이름 python anaconda # 기본 라이브러리 함께 설치

1-2. 가상환경 활성화

설치가 완료되었다는 메세지를 받으시면 이제 가상환경을 활성화합니다.

conda activate 가상환경이름

2. CUDA Version 확인 or 설치

2-1. CUDA가 설치되어있는 경우

PyTorch를 GPU를 사용하시려면 CUDA가 설치되어있어야합니다. CUDA Toolkit이 이미 설치되어있다면 해당 버전를 명령어를 통해서 확인하실 수 있습니다. anaconda prompt로 이동해주세요.

nvcc --version # CUDA 버전 확인하기

저는 최근에 tensorflow를 다시 설치하면서 10.1버전을 설치하였습니다. release 10.1 이라고 나오는 것을 확인할 수 있습니다. 혹시 CUDA가 설치되어있지 않다면 CUDA를 설치하셔야합니다.

 

2-2. CUDA가 설치되어있지 않는 경우 : CUDA 설치하기

 

CUDA 설치는 Tensorflow 설치할 때 설명한 글이 있습니다. 해당 글을 참조하시면 좋을 것 같습니다.

윈도우 Tensorflow-GPU(2.2.0) 설치하기 - 처음부터 끝까지 상세하게

 

3. PyTorch 설치

conda 명령어를 사용해서 pytorch를 설치하시면 됩니다. cudatoolkit을 본인의 cuda 버전에 맞춰서 적어주시면 됩니다. 또는 파이토치 홈페이지에서 본인의 환경에 맞게 선택하면 명령어를 받으실 수 있습니다.

파이토치 공식홈 : https://pytorch.org/get-started/locally/

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

 

4. PyTorch 설치 확인

 

설치가 완료되셨으면 PyTorch가 잘 설치되어있는지 확인하시면 됩니다. 가난한 대학생인 저는 노트북 내장 그래픽카드 GeForch GTX 950M을 쓰고있습니다 ㅠㅠ 언젠가 저도 1080 ..또르륵.

여튼 본인의 gpu카드, cuda 사용가능 여부 등을 확인하실 수 있습니다. 수고하셨습니다.

명령어 복붙하시기 편하게 남겨놨습니다.

import torch
torch.cuda.get_device_name(0) 
torch.cuda.is_available() 
torch.__version__

 

추가적으로 가상환경을 jupyter notebook에 연결해서 사용하시기 편하게 연동하는 방법은 아래 글을 참고해주시면 되겠습니다.

Jupyter Notebook에 가상환경 Kernel 연결하기

Jupyter Notebook에 가상환경 Kernel 연결하기

Jupyter Notebook Theme 상세 설정 자세하게 알아보자

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