"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled" 에 대한 해설
python
, pytorch
, conda
환경에서 CUDA 버전을 업데이트했음에도 불구하고 "AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled" 오류가 발생하는 경우
원인:
- PyTorch가 CUDA 지원 없이 설치되었거나
- CUDA 버전이 PyTorch와 호환되지 않거나
- CUDA 드라이버가 올바르게 설치되지 않았거나
- 환경 변수 설정에 문제가 있는 경우
해결 방법:
-
PyTorch 설치 확인:
pip list
또는conda list
명령을 사용하여 PyTorch가 CUDA 지원으로 설치되었는지 확인합니다. CUDA 지원 버전은torch-cuda
패키지 이름에 포함됩니다.-
CUDA 지원 설치:
# pip pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 # conda conda install pytorch=2.0.1=py3.10_cuda11.7_cudnn8.5.0_0 -c pytorch
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환경 변수 설정:
추가 정보:
참고:
- 위에 제시된 해결 방법 외에도 다양한 원인이 있을 수 있으며, 상황에 따라 다른 해결 방법이 필요할 수 있습니다.
- 문제 해결에 어려움을 겪는 경우, 관련 커뮤니티나 전문가에게 도움을 요청하는 것이 좋습니다.
예제 코드
import torch
# CUDA 사용 가능 여부 확인
if torch.cuda.is_available():
print("CUDA 사용 가능")
else:
print("CUDA 사용 불가능")
# GPU 사용 시 코드
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda")
# GPU 코드
# CPU 사용 시 코드
else:
device = torch.device("cpu")
# CPU 코드
- 위 코드는 기본적인 예시이며, 실제 사용 상황에 맞게 수정해야 합니다.
torch.cuda.is_available()
함수를 사용하여 CUDA 사용 가능 여부를 확인하고, 사용 가능한 경우 GPU 코드를 실행하고, 사용 불가능한 경우 CPU 코드를 실행하는 방식으로 작성되었습니다.
"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled" 오류 해결을 위한 대체 방법
conda create
명령을 사용하여 CUDA 지원을 포함하는 새로운 conda 환경을 생성합니다.
conda create -n pytorch-cuda python=3.10 pytorch=2.0.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 cudnn=8.5.0
Docker 사용:
CUDA 지원 환경을 쉽게 설정하기 위해 Docker 이미지를 사용할 수 있습니다.
# NVIDIA Docker Hub에서 PyTorch 이미지 다운로드
docker pull nvidia/pytorch:20.01-cuda11.7-cudnn8.5.0-runtime
# Docker 컨테이너 실행
docker run --gpus all -it nvidia/pytorch:20.01-cuda11.7-cudnn8.5.0-runtime
# 컨테이너 내에서 Python 코드 실행
python main.py
Google Colab 사용:
Google Colab은 무료로 사용할 수 있는 Jupyter Notebook 환경으로, CUDA 지원 환경이 이미 설정되어 있습니다.
- Google Colab에서 새 노트북 생성
- 코드를 Colab 노트북에 복사하여 실행
기타 대체 방법:
- Miniconda 사용
- Virtualenv 사용
- 위에 제시된 대체 방법 외에도 다양한 방법이 있을 수 있으며, 사용자의 환경에 따라 적합한 방법을 선택해야 합니다.
- 각 방법마다 장단점이 존재하므로, 사용 전에 충분히 알아보는 것이 좋습니다.
python pytorch conda