[환경구축][PyTorch] 기존의 CUDA 환경에서 PyTorch 설치하기 (부제: GPU 환경에서 PyTorch 사용하기)

내용이 간단해서 요약을 별도로 작성하지 않았다.

이 글은 본인의 GPU에 맞게 이미 CUDA 환경을 구축한 경우, 추가로 PyTorch를 설치하는 방법에 대해서 설명한다.

 

1. 아래 링크에 접속해서 본인의 환경을 선택한다.

https://pytorch.org/get-started/locally/

PyTorch

PyTorch - 현재 환경 선택

나의 경우, 아래 네 개의 조건에 해당하기 때문에 위와 같이 선택하였다.

1. 운영체제가 Windows OS이다.
2. Conda prompt에서 설치할 것이다.
3. Python 언어 기반으로 PyTorch를 사용할 것이다.
4. CUDA 11.8이 설치되어 있다.

본인의 환경에 알맞게 선택하였다면 'Run this Command' 메시지 박스에 있는 'Conda install pytorch ...'을 복사하여 터미널 커맨드 라인에 입력한다.

*만약 PyTorch 개발 환경과 기존의 개발 환경의 차이가 클 것이 예상된다면 아나콘다로 가상환경을 구축하기를 권장한다.

 

2. 파이썬(혹은 본인의 개발 언어) 환경에서 설치 완료 여부 확인

import torch

# GPU 사용 가능 -> True, GPU 사용 불가 -> False
print(torch.cuda.is_available())

위 명령어를 통해 설치가 완료되었다면 위 코드를 통해 결과가 잘 나오는지 확인해본다.

torch가 설치되지 않았다면 import에서 오류가 날 것이고,

CUDA와 잘 연결되지 않았다면 print(torch.cuda.is_available()) 명령어의 결과로 False가 나올 것이다.

 

import가 잘 되는 지와 실행 결과 True가 나오는지 확인한 후, 이상이 없다면 GPU 환경에서 PyTorch를 사용할 수 있는 환경이라고 볼 수 있다.

 

 

그럼 끝! 빠이~