[torch-gpu] torch gpu로 설치하는 방법

✔️ torch gpu 설치 방법을 알아보자

 

[process]

[torch 전 유의사항] - [torch-gpu설치] - [torch 사용 확인법]

 

[1] torch 전 유의사항

📌 torch나 tensorflow를 둘다 gpu로 구동할 수 없다. 둘다 gpu 세팅을 하게 되면, cuda가 작동을 안하므로(cpu만 사용됨),

반드시 torch를 gpu설정하기 위해선 tensorflow-gpu를 제거 해야 한다. 

 

pip show로 tensorflow-gpu가 설치되었는지 확인 후, uninstall을 사용해 제거한다.

pip show tensorflow-gpu

pip uninstall tensorflow-gpu

 

 

📌 반드시, cuDNN, CUDA를 gpu 사양에 맞춰 다운로드 받아야하는데,

 

📍torch를 설치하기 전, 자신의 gpu 사양에 맞는 cuDNN과 cuda 버전을 설치해야하는데 사양 파악 및 설치 방법은

gpu 사양 체크 방법 - 링크

cuDDN 설치 -링크

CUDA 설치 - 링크 

를 통해 확인할 수 있다.

 

 

 

[2] torch-gpu설치

 

여기서 gpu2024 가상환경을 만들어 둔 후 생성된 가상환경을 이용해서 torch를 설정해 주었는데,

가상환경을 세팅하는 방법은 링크를 참조하길 바란다.

 

conda activate gpu2024

 

 

cuda버전이 11.1이므로, 해당버전에 맞는 torch를 설치한다.

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 

 

[3] torch 사용 확인법

jupyter notebook을 켜서 python 코드창에 

jupyter notebook

 

 

작동되는 지 아래 코드를 돌려 확인한다. True가 나와야 제대로 작동되는 것임.

이때, 반드시 kernel gpu2024(torch-gpu 설치가 완료된 커널)로 연결해야한다.

 

import torch

# CUDA 지원 GPU가 있으면 True를 출력합니다.
print(torch.cuda.is_available())