PyTorch를 설치하기에 앞서 몇가지 사전 작업이 필요합니다.
1. Windows의 버전을 확인
제 설치방법은 윈도우 11에서의 설치 방법입니다.
※ Pytorch의 권장 Windows 사양은 Windows7이상, Windows10 이상 입니다.
2. Python 설치
※ Windows에서 PyTorch가 제공하는 Python의 버전은 3.8-3.11까지 입니다. 2.x 버전은 지원하지 않습니다.
이외의 버전이 이미 설치되어 있으시다면 제거해주시고 위의 버전을 설치해주시기 바랍니다.
https://www.python.org/downloads/ 에서 3.11의 최신 버전을 다운로드 해줍니다.
저는 당시 Python 3.11의 최신버전인 3.11.9를 설치하였습니다.
Install화면에서 아래 두가지 사항을 체크 Install Now를 눌러 설치를 시작합니다.
3. CUDA 설치
PyTorch의 가장 최신 버전인 Stable(2.3.0)에선 CUDA 11.8 , 12.1 버전만 지원합니다.
3-1. 자신의 그래픽카드와의 CUDA 호환성 체크
윈도우 명령 프롬프트에서 nvidia-smi를 입력하면 설치된 GPU(그래픽카드)의 버전을 확인할 수 있습니다.
nvidia-smi
Driver Version을 기억해줍니다.
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#id4
에서 해당 드라이브 버전에서 사용할 수 있는 CUDA 버전을 확인해주시면 됩니다.
저의 경우 555.85이기에 모든 CUDA버전과 호환됩니다.
3-2 CUDA 설치
해당 사이트https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 에서 본인에게 맞는 버전(11.8, 12.1 둘중 하나)의 최신 버전을 설치해 주시면 됩니다.저는 12.1.1을 다운받았습니다. 설치 경로는 변경하지 않고 기본경로로 해주셔야 합니다.
3-3 CuDnn 설치
*CuDnn이란
NVIDIA에서 개발한 GPU 가속 라이브러리로
딥 러닝 및 인공 신경망 프레임워크를 가속하기 위해 설계되었습니다.
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive에서 자신의 CUDA 버전에 맞는 cuDNN의 최신 버전을 다운받아주세요.
다운받은 Zip파일의 압축을 푼 뒤 해당 파일 [bin], [include], [lib] 폴더에 들어있는 파일을 아래 경로에 들어있는 각각 동일한 이름의 폴더에 넣어주시면 설치가 왼료됩니다.
[C:] > [Program Files] > [NVIDIA GPU Computing Toolkit] > [CUDA] > [설치되어있는 CUDA버전]
3-4 CUDA 설치 확인
명령 프롬프트를 실행하여 아래 명령어를 입력하시면 CUDA가 정상적으로 설치되었는지 확인 가능합니다.
nvcc --version
4. PyTorch 설치하기
PyTorch 사이트 https://pytorch.org/get-started/locally/ 에 들어가 줍니다.
저희는 Pip라는 Python 패키지관리 도구를 이용하여 설치를 할겁니다.
위의 항목들을 동일하게 클릭해 주신 뒤 Run this Command 에 적힌 명령어를 복사합니다.
* Pip는 Python 3.4 버전부터기본적으로 포함되어 설치됩니다. 따라서 별도로 Pip를 설치할 필요가 없습니다.
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
명령 프롬프트를 실행해줍니다.
pip3위의명령어를 입력해 줍니다.
위와 같이 표시되면 pip3가 정상적으로 설치되어있는것 입니다.
아까 복사해두었던 Run this Command를 붙여넣기(마우스 우클릭)하고 엔터를 누릅니다.
다운로드가 진행되면서 마지막라인에 >>>라고 표시가 뜨면 다운로드가 완료된것입니다.
python
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
해당 명령어를 순서대로 입력합니다
해당 결과가 출력되면 정상적으로 Pytorch가 설치된 것입니다.
