PyTorch 1.12.1을 CUDA Toolkit 11.4와 함께 설치하는 방법
2024-07-27
PyTorch 1.12.1을 CUDA Toolkit 11.4와 함께 설치하는 방법
이 문서에서는 PyTorch 1.12.1을 CUDA Toolkit 11.4와 함께 설치하는 방법을 설명합니다. PyTorch는 Python에서 딥 러닝을 위한 자세하고 사용하기 편리한 오픈 소스 라이브러리입니다. CUDA Toolkit은 NVIDIA GPU에서 딥 러닝 애플리케이션을 가속화하는 데 필요한 소프트웨어 개발 키트입니다.
필수 조건
- Python 3.6 이상
- CUDA Toolkit 11.4
- pip 또는 conda
단계별 설치
CUDA Toolkit 설치
CUDA Toolkit 11.4를 아직 설치하지 않았다면 NVIDIA 웹사이트에서 다운로드하여 설치하십시오. 설치 과정은 운영 체제에 따라 다를 수 있으므로 지침을 주의 깊게 따르십시오.
PyTorch 설치
다음 명령을 사용하여 PyTorch 1.12.1을 pip 또는 conda를 통해 설치하십시오.
pip 사용
pip install torch==1.12.1+cu114
conda 사용
conda install pytorch==1.12.1+cu114 -c pytorch
버전 확인
PyTorch와 CUDA Toolkit 버전을 확인하여 성공적으로 설치되었는지 확인하십시오.
import torch
print(torch.__version__)
# CUDA 버전 확인
import torch.cuda
print(torch.cuda.get_device_properties(0).name)
참고 사항
- PyTorch를 설치할 때
+cu114를 포함해야 CUDA Toolkit 11.4와 함께 설치됩니다. - 다른 버전의 CUDA Toolkit을 사용하려면
+cu뒤에 버전 번호를 추가하십시오. 예를 들어, CUDA Toolkit 11.3을 사용하려면+cu113을 사용하십시오.
문제 해결
- 설치 과정에서 문제가 발생하면 다음을 시도하십시오.
- CUDA Toolkit 버전이 올바른지 확인하십시오.
- Python 버전이 올바른지 확인하십시오.
- pip 또는 conda가 최신 버전인지 확인하십시오.
- PyTorch 설치 문서를 참조하십시오.
# PyTorch 버전 확인
import torch
print(torch.__version__)
# CUDA 버전 확인
import torch.cuda
print(torch.cuda.get_device_properties(0).name)
# 간단한 텐서 연산
x = torch.randn(5, 3)
y = torch.randn(5, 3)
z = torch.add(x, y)
print(z)
PyTorch 1.12.1을 CUDA Toolkit 11.4와 함께 설치하는 대체 방법
Docker를 사용하면 시스템 환경을 변경하지 않고 PyTorch 1.12.1을 CUDA Toolkit 11.4와 함께 설치할 수 있습니다.
단계
- Docker를 설치하십시오.
- 다음 명령을 사용하여 PyTorch 1.12.1과 CUDA Toolkit 11.4를 포함하는 Docker 이미지를 다운로드하십시오.
docker pull pytorch/pytorch:1.12.1-cu114
- 다음 명령을 사용하여 Docker 컨테이너를 실행하십시오.
docker run --rm -it pytorch/pytorch:1.12.1-cu114
- 컨테이너 내에서 Python 인터프리터를 시작하십시오.
python
- PyTorch와 CUDA Toolkit 버전을 확인하십시오.
import torch
print(torch.__version__)
# CUDA 버전 확인
import torch.cuda
print(torch.cuda.get_device_properties(0).name)
Anaconda 사용
Anaconda는 Python 배포판으로 PyTorch 1.12.1과 CUDA Toolkit 11.4를 포함하는 다양한 패키지를 제공합니다.
- Anaconda를 설치하십시오.
- Anaconda Navigator를 열고 "Environments" 탭을 선택하십시오.
- "Create" 버튼을 클릭하고 "New"를 선택하십시오.
- 환경 이름을 "pytorch-1.12.1-cu114"로 지정하고 "Python" 버전을 "3.6"으로 선택하십시오.
- "Packages" 탭에서 "pytorch"를 검색하고 "1.12.1+cu114" 버전을 선택하십시오.
- "Apply" 버튼을 클릭하여 환경을 생성하십시오.
- 생성된 환경을 선택하고 "Activate" 버튼을 클릭하십시오.
python
import torch
print(torch.__version__)
# CUDA 버전 확인
import torch.cuda
print(torch.cuda.get_device_properties(0).name)
Miniconda는 Anaconda의 최소 버전으로 PyTorch 1.12.1과 CUDA Toolkit 11.4를 설치하는 데 사용할 수 있습니다.
- 다음 명령을 사용하여 Miniconda 셸을 열십시오.
conda init
conda install pytorch==1.12.1+cu114 -c pytorch
python
import torch
print(torch.__version__)
# CUDA 버전 확인
import torch.cuda
print(torch.cuda.get_device_properties(0).name)
- 각 방법에는 장단점이 있습니다. Docker는 시스템 환경을 변경하지 않고 PyTorch를 설치하는 가장 간단한 방법이지만 속도가 느릴 수 있습니다. Anaconda는 더 많은 기능을 제공하지만 설치가 더 복잡할 수 있습니다. Miniconda는 Anaconda보다 설치가 간단하지만 Anaconda만큼 기능이 많지는 않습니다.
- 사용자의 요구 사항에 가장 적합한 방법을 선택하십시오.
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