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PyTorch 설치 방법

PyTorch 설치 방법

CUDA 설치

GPU 확인

$ lspci -k

GUI 비활성화

$ sudo systemctl set-default multi-user

CUDA Toolkit에 driver 동봉 되어 있으나, 별도로 설치 가능
별도 설치 후 Toolkit 설치 시 처음 경고는 무시하고 Continue 로 진행

$ sudo apt-get install nvidia-driver-460
$ sudo apt-get install dkms nvidia-modprobe

NVIDIA에서 Toolkit 다운 받아 설치

설치 확인

$ nvidia-smi

Package Manger 설치

PyTorch 설치 시 Anaconda를 사용하든 pip를 사용하든 큰 차이는 없음.

Anaconda 설치

The version of Anaconda may be different depending on when you are installing
and follow the prompts. The defaults are generally good.

$ curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
$ sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
$ source ~/.bashrc

혹은

$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
$ chmod +x ./Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
$ ./Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
$ source ~/.bashrc

마지막에 conda init 물어보면 yes로 진행
만약 no로 한 경우

$ ./anaconda3/bin/conda init
$ source .bashrc

PIP 설치

sudo apt install python3-pip

Anaconda 사용하여 PyTorch 설치

가상환경 만들기

$ conda create -n pytorch python=3.8
$ conda activate pytorch

비 활성 시

$ conda deactivate

CUDA 10.2 버전 사용 시

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

Python 3.9 사용 시 ‘-c=conda-forge’ 추가할 것

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

CUDA 11.1 버전 사용 시

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

맨 뒤에 -c conda-forge 옵션 반드시 필요.
없을 시 cudatoolkit=11.1 package를 찾을 수 없다는 오류 발생

설치 확인

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

Output:

tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
        [0.8337, 0.9050, 0.2650],
        [0.2979, 0.7141, 0.9069],
        [0.1449, 0.1132, 0.1375],
        [0.4675, 0.3947, 0.1426]])

CUDA 동작 확인

import torch
torch.cuda.is_available()

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