<프롤로그>
- 딥러닝을 공부하는 사람 나야나
- 이제는 공부를 위한 모든 세팅이 20분도 안걸리는.. 왕초보는 탈출했어요
- 학원 컴퓨터에 분명 그래픽 카드가 내장되어 있는데..
gpu를 사용가능한데 사용하는 방법을 모르는 나에게 너무 킹받은 나머지 시작한 일대일 데스매치..이겼습니다
✅ vscode 설치
자 vscode 설치하자
눌러눌러
✅ python 설치
미래에 보실 분들..여기는 현재 배포된 python의 상태가 다음과 같다 오바
개인적으로 나는 prerelease는 사용하지 않는다. pip install (라이브러리) 하다가 아직 오류가 나는 것들이 허다하기 때문..
따라서 나는 위 사진과 같은 상황이라면
3.12와 3.10을 다운받도록 하겠다
서로 다른 python 버전으로 가상환경을 사용하기 위해서!
✅ 그래픽 카드 확인
자 우선 내 그래픽 카드가 뭔지 확인합시다
- 오른쪽 마우스로 눌러주세요
- 장치 관리자 클릭
- 디스플레이 어댑터 클릭
- 나의 그래픽 카드 확인
딥러닝에서 cuda를 쓰기 위해서 어떤 그래픽 카드가 들어있는지 확인합니다.
그리고
들어가서 나의 그래픽 카드에 알맞는 드라이버 설치해줍시다
✅ 이제 실전
- vscode 들어가주세요.
- open folder를 통해 내가 만들어놓은 폴더를 열어주세요.
- 그 다음에 파일 아무거나 만들어주세요. (ex : nlp.ipynb
- 그 다음에 열린 파일 셀 하나에
다음과 같이 치고 shift + enter 눌러주면 ~~~ 설치하라고 뜹니다.
- 다 설치해주세요! vscode가 진짜 최고인게 파이썬 사용 환경을 마련해주기 위해서 그냥 환경 마련이 안되어 있어도 파일 만들고 실행시키면 알아서 다 설치해줍니다 ㅋㅋㅋㅋ
- vscode에서 new 터미널 하나 열어주세요.
- 열린 powershell에 다음과 같이 치면 cuda version을 확인할 수 있습니다.
- nvidia 드라이버를 설치하면서 cuda version이 최신으로 업데이트가 되었군요!
- https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
들어가서 gpu를 사용할 수 있도록 해주는 가장 최신 버전의 cuda version과 호환되는 pytorch를 설치하는 pip 명령문을 찾습니다.
현재는 pytorch 설치를 위해서 12.1이 가장 최신 쿠다 버전이군요
- 다음 명령문을 이제 powershell에 쳐줍니다
# CUDA 12.1 pip install torch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio==2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121본인의 쿠다 버전이 12.1보다 최신이어도 가능하더라구요.. 무슨 말이냐면 12.1보다 늦게 나온
12.1,12.2,12.3,12.4는 다 pytorch 설치를 위한 가장 최신 버전의 쿠다와 연동되도록 되어 있는 것 같습니다.
- 다왔습니다. 이제 만들어놓았던 ipynb 파일 셀 안에 다음과 같이 치고 shift+enter
cuda가 연결되었군요! 이제 딥러닝을 할 기본적인? 세팅이 되었습니다. 감격
<에필로그>
2일 동안 시작된 CRNN 프로젝트..
진짜 그래픽카드 사용해서 딥러닝 모델 학습시키고 싶어서 블로그란 블로그는 다 뒤졌습니다
cuda toolkit 부터 시작해서 cudnn 설치까지 정말 복잡하던데..용량도 커서 수요일에는 밤을 거의 샜어요..
근데 마지막에 그냥 해보자하고 위 포스팅 방법대로 하는게 cuda version도 자동으로 업뎃 되면서 제일 깔끔하게 pytorch를 사용할 수 있더라구요..
강사님께서도 대학교 서버로 cuda를 사용하셔서 로컬에 있는 그래픽 카드 사용법은 잘 모르셨는데 다음날 학원가서 프로젝트를 진행하는 우리 조 사람들.. 다른 조 사람들.. 모두 결국 cuda를 사용할 수 있게 도와드렸더니 조금 뿌듯했답니다 ㅎㅎ
반죽상태 였는데 결국 목요일에 학원에서 9 to 10 또 하고..2일짜리 CRNN 프로젝트 마무리했네요
이제 다음주부터는 wikidocs 뿌수러 갑니다앗!👍
