Window에서 PyTorch 설치 및 GPU 사용

가상환경에 PyTorch 설치

가상환경 만들기(생략가능)

💡가상환경을 만드는 이유
가상환경을 만들면 가상환경마다 독립적인 환경을 만들어 작업을 진행할 수 있다. 한 환경에서만 여러 프로젝트를 진행하다보면 여러 라이브러리와 패키지를 사용하게 되는데 각 라이브러리 혹은 패키지끼리 충돌하거나, 특정 버전의 라이브러리만 호환이 가능한 경우가 있어 삭제와 재설치를 해야하는 경우가 발생할 수 있다. 가상환경 안에 필요한 라이브러리 및 패키지만 설치하여 사용하면 앞서 말한 상황을 방지할 수 있다.

가상환경 생성 및 삭제

PyTorch 설치

아래 링크에서 각 컴퓨터 환경과 CUDA 버전을 선택하면 그에 해당하는 명령어가 보인다.
https://pytorch.org/get-started/locally/

본인의 경우 위와 같이 선택하여 아래 명령어가 생성되었다.

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

pytorch 역시 tensorflow를 설치할 때와 마찬가지로 생성한 가상환경 안에 설치하였다.

pytorch가 GPU를 사용할 수 있는지 확인

가상환경 안에서 python 인터프리터 실행 후에 아래 코드를 실행해서 다음과 같이 True가 나오면 된다.

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True