Pytorch GPU활용하여 가속하기(with Yolov5, CUDA)

Windows에서 CUDA, Pytorch를 설치하여 Opencv를 사용하기 위한 환경을 구축해보자.

1. 버전 관리를 위하여 가상환경인 anaconda를 먼저 설치하자.

https://www.anaconda.com/products/distribution

2. GPU를 확인하고 GPU가 CUDA를 지원하는지 확인해보자

• 그래픽 카드 확인하는 법, 윈도우 검색창에 dxdiag 검색

• 그래픽 카드가 CUDA를 지원하는지 아래 주소에서 확인할 수 있다.
  https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported

3. CUDA 11.2설치 & cuDNN설치는 여기를 참조해주세요.

4. 가상환경 생성

conda create -n py39 python=3.9 #python 버전 지정
conda activate py39

5. Pytorch 설치하기

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

우리가 설치한 CUDA는 11.2이기 때문에

위 에서 다운받으면 안된다.

따라서 아래 명령어로 설치한다. cudatoolkit=11.1에서 숫자는 CUDA 버전을 의미한다 .

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

위 사이트에서 Cudatoolkit=11.2가 없음. 따라서 그 전의 버전인 11.1 설치

6. Pytorch GPU 활성화 확인

import torch
torch.cuda.get_device_name(0)	#gpu 확인
torch.cuda.is_available()		#cuda 사용가능 여부 확인

정상적으로 실행된 것을 알 수 있다.

다음시간에는 Pytorch GPU 가속을 통하여 yolov5를 이용한 Obeject Detection을 해보자.