[python/setting] 파이썬 – PyTorch 설치 명령어 + NVDIA의 CUDA 설치
PyTorch 설치 공식 홈페이지 : https://pytorch.org/
PyTorch 설치 하기 전..
파이토치는 현재 python 3.8 ~ 3.11 버전을 지원하고 있기에, 파이썬 가상 환경도 해당 범위에 맞는 파이썬 설치로 맞춰야 한다.
PyTorch 설치를 위한 파이썬 지원 버전 확인: https://pytorch.org/get-started/locally/
참고로 내 경우엔 저걸 모르고 무작정 그냥 설치 했다가 에러 ( [python/error] pytorch설치 에러- No matching distribution found for torch )가 발생해서 가상환경부터 재설치 하는 일을 겪었다.
조금씩 버전이 늘고 있기에 꼭 사이트에서 확인을 먼저 해서 PyTorch 설치를 하자!
PyTorch 설치 명령어 가져오기
파이토치는 그냥 pip PyTorch 로 설치하는 게 아니라, 맞는 옵션을 차례로 선택해서 나오는 마지막 “Run this Command” 값으로 인스톨하는 방식이다.
먼저, 메인에서 [INSTALL PYTORCH] 부분의 프로젝트에 맞는 옵션을 선택해 주면 된다.
- PyTorch Build 빌드: Stable(안정화 버전) / Preview(Nightly – 최신 버전)
- Your OS: Linux / Max / Windows
- Package: Conda(아나콘다) / Pip(파이썬 기본) / LibTorch(바이너리 버전) / Source(원본소스)
- Language: Python / C++ Java
- Compute Platform: CUDA(NVIDIA – GPU) / CPU(별도 그래픽카드 사용하지 않는 버전)
마지막 [Run this Command]에 나온 명령어를 설치 하면 됨
pip install torch torchvision torchaudio 다음부터는 GPU 쓰니깐 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
내 PC에서 GPU 사용 여부 확인 방법
처음에는 파이토치를 CPU 버전으로 설치해서 개발 진행을 하다가 혹시 GPU도 되지 않을까 하는 생각이 들었다. 만약 된다면, GPU로 작업하는 편이 속도가 빠르니깐…
import torch
# GPU 사용 가능 여부 확인
if torch.cuda.is_available():
print("GPU is available.")
print("GPU count:", torch.cuda.device_count())
print("GPU name:", torch.cuda.get_device_name(0))
else:
print("GPU is not available.")결과는 GPU is available.
장치관리자 열어서 확인해보니 – NVDIA GeForce RTX 3070 … 되는 거였는데?
음… 처음부터 확인하고 GPU로 바로 설치해서 했으면 훨씬 편하게 했을 텐데…
꼭 바보 같이 한번 더 삽질하는…
다시 파이토치 GPU 버전으로 재 설치를 위해 기존 파일 삭제
GPU가 좋기에 CPU 버전을 지우고 GPU 버전으로 설치를 진행.
pip uninstall torch torchvision torchaudio # 파이토치 삭제 - 뜨는 질문엔 y (한 3번인듯)
nvcc --version # CUDA 버전 확인 # 'nvcc'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다.
그런데 바로 설치되는 건 아니고 CUDA를 먼저 설치해 주어야 함.
CUDA 설치
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 여기에서 파이토치 실행 버전 찾아서 하기
https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-1-download-archive 현재는 12.1이 되니깐 최신 12.1.1로 선택해 준다.
생각 없이 최신 버전 깔다가 무언가 싸한 기분이 들어서… 혹시나 해서 다시 가보니 PyTorch는 CUDA 11.8 / CUDA 12.1 버전 지원… 한다고 적혀 있네 쿨럭… 아니 조금만 더 전에 알았으면? ㅠㅡㅠ
지우고 다시 받기 후후후후. 참고로 설치 시간이 정~~말~~ 오래 걸림.
다시 설치
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121