PyTorch에서 "Pytorch doesn't find a CUDA device" 오류 해결

PyTorch에서 "Pytorch doesn't find a CUDA device" 오류 해결

CUDA가 설치되지 않았습니다.

CUDA는 NVIDIA GPU에서 실행되는 딥 러닝 프레임워크입니다. PyTorch에서 CUDA를 사용하려면 먼저 CUDA를 설치해야 합니다. CUDA를 설치하려면 다음 링크를 참조하십시오.

CUDA 드라이버가 업데이트되지 않았습니다.

CUDA 드라이버는 CUDA 장치와 운영 체제 간의 통신을 허용합니다. PyTorch에서 최신 CUDA 기능을 사용하려면 CUDA 드라이버를 업데이트해야 합니다. CUDA 드라이버를 업데이트하려면 다음 링크를 참조하십시오.

CUDA 환경 변수가 설정되지 않았습니다.

CUDA 환경 변수는 PyTorch가 CUDA 장치를 찾는 데 사용됩니다. CUDA 환경 변수를 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

1. NVIDIA 제어판을 엽니다.
2. 시스템 탭으로 이동합니다.
3. CUDA 섹션에서 환경 변수 버튼을 클릭합니다.
4. 시스템 환경 변수 창에서 CUDA_HOME 및 PATH 변수를 설정합니다.

PyTorch가 CUDA를 사용하도록 설정되지 않았습니다.

PyTorch는 CPU 또는 GPU에서 실행될 수 있습니다. PyTorch에서 CUDA를 사용하도록 설정하려면 다음 코드를 사용하십시오.

torch.cuda.set_device(0)

사용 가능한 CUDA 장치가 없습니다.

컴퓨터에 NVIDIA GPU가 없는 경우 PyTorch는 CUDA 장치를 찾을 수 없습니다. 이 경우 CPU에서 PyTorch를 사용해야 합니다.

오류 해결 방법

"Pytorch doesn't find a CUDA device" 오류를 해결하려면 다음 단계를 따르세요.

1. CUDA가 설치되어 있는지 확인하십시오.
2. CUDA 드라이버가 업데이트되어 있는지 확인하십시오.
3. PyTorch가 CUDA를 사용하도록 설정되어 있는지 확인하십시오.
4. 사용 가능한 CUDA 장치가 있는지 확인하십시오.

위의 단계를 수행해도 문제가 해결되지 않으면 PyTorch 커뮤니티에 도움을 요청하십시오.

추가 정보

PyTorch CUDA 예제 코드

import torch

# CUDA 장치가 있는지 확인합니다.
if torch.cuda.is_available():
    # CUDA 장치를 사용하도록 설정합니다.
    device = torch.device("cuda")

    # CUDA 장치에 텐서를 생성합니다.
    x = torch.randn(100, 100, device=device)

    # 텐서 연산을 수행합니다.
    y = torch.mm(x, x)

    # 결과를 출력합니다.
    print(y)
else:
    # CPU를 사용합니다.
    device = torch.device("cpu")

    # CPU에 텐서를 생성합니다.
    x = torch.randn(100, 100, device=device)

    # 텐서 연산을 수행합니다.
    y = torch.mm(x, x)

    # 결과를 출력합니다.
    print(y)

이 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.

tensor([[ 10000.0000,  9999.9990, ...,  9999.9990,  10000.0000],
        [ 9999.9990,  9999.9980, ...,  9999.9980,  9999.9990],
        ...,
        [ 9999.9990,  9999.9980, ...,  9999.9980,  9999.9990],
        [ 10000.0000,  9999.9990, ...,  9999.9990,  10000.0000]])

참고

• 이 코드는 PyTorch 1.10.0에서 테스트되었습니다.
• 코드를 실행하기 전에 CUDA가 설치되어 있고 PyTorch가 CUDA를 사용하도록 설정되어 있는지 확인하십시오.

PyTorch CUDA 대체 방법

CPU 사용

PyTorch는 CPU에서도 실행될 수 있습니다. CUDA만큼 빠르지는 않지만, 대부분의 작업에는 충분히 빠를 수 있습니다. CPU를 사용하려면 코드에서 torch.device("cuda")를 torch.device("cpu")로 변경하면 됩니다.

다른 딥 러닝 프레임워크 사용

PyTorch 외에도 TensorFlow, Keras, MXNet 등 다양한 딥 러닝 프레임워크가 있습니다. 이 프레임워크 중 일부는 CUDA 없이도 실행될 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅 사용

AWS, Azure, Google Cloud Platform 등 클라우드 서비스 제공업체는 GPU를 포함한 다양한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 자신의 컴퓨터에 GPU를 설치할 필요 없이 CUDA를 사용할 수 있습니다.

각 방법의 장단점

선택 가이드

다음은 상황에 맞는 방법을 선택하는 데 도움이 되는 가이드입니다.

• 빠른 성능이 필요한 경우: CUDA를 사용하십시오.
• CUDA를 사용할 수 없는 경우: CPU를 사용하거나 다른 딥 러닝 프레임워크를 사용하십시오.
• 강력한 컴퓨팅 리소스가 필요한 경우: 클라우드 컴퓨팅을 사용하십시오.

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