torch 설치

텐서플로우 2.11 부터는 윈도우에서 GPU 지원을 안 한다고 한다.

https://www.tensorflow.org/install/pip#windows-native

WSL 은 windows subsystem for linux 의 약자로 윈도우에서 리눅스 환경을 사용하는 도구로 윈도우는 아닌 듯.

 

그래서 tensorflow gpu는 그냥 코랩에서 사용하도록 하고 pc에서는 pytorch로 맞추려고한다.

 

pytorch gpu 개발 환경을 맞추기 위해 아래의 순서로 진행한다.

1) gpu 사양 확인 2) gpu 드라이버 깔기 3) gpu에 맞는 cuda ver 확인 후 설치, cudnn도. 4) torch 설치 5) gpu 인식하는지 확인

 

 

torch 설치할 때는 하기 링크 참고. 

여기서 cuda 버전 맞는 whl 파일 다운로드 해서 설치하는게 더 빠르다.

+cpu 가 아닌 cuda 버전으로 설치해야한다.

http://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 

 

gpu 인식하는지 확인하는 코드는 이러하다. 입력 시 True 로 나오면 된다.

import torch
torch.cuda.is_available()

 

GPU 가 여러개면 아래 코드에서 0, 1, 2 .. 순서로 입력해서 인식되는 GPU를 확인할 수 있다.

torch.cuda.get_device_name(0)

 

device 는 보통 아래처럼 입력한다.

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

그리고 모델이나 텐서를 이 device에 실어서 gpu에서 연산하도록 올려준다.

model.to(device)
t1.to(device)

 

나는 코랩을 사용할거라서 별도의 절차는 필요없지만 다음에 필요해질 경우를 대비해서 정리해 둠.