pytorch를 사용하기 위한 준비

CUDA 설치

내 컴퓨터 GPU 확인

장치관리자 -> 디스플레이 어댑터 -> 내 GPU 확인

내 GPU에 맞는 CUDA 코어 수 확인

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA
위 페이지의 표를 참고하여 내 GPU를 찾고 코어수를 확인한다.

내 컴퓨터에서 GPU는 RTX 1050이므로 코어수는 6.1개이다.

코어 수를 가진 CUDA의 버전 확인

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA

현재 6.1개의 코어가 필요하기 때문에 capability 옆에 숫자를 보고 맞는 코어수가 포함되는 버전을 선택한다.

원하는 버전을 다운로드

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
현재 사이트에서 원하는 버전을 클릭한다.

클릭하면 다음과 같이 본인의 컴퓨터에 맞게 세팅하고 다운로드를 클릭하여 CUDA를 다운로드한다.

다운로드 진행

기본 세팅으로 다운로드를 진행한다.

설치 완료 후 CMD창을 열어서 nvcc -V를 입력 후 설치를 확인한다.

CUDA가 기본 경로에 설치되었다면 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1에 설치되었을 것이다. 또한 제어판 -> 시스템 및 보안 -> 시스템-> 고급 시스템 설정 ->환경변수 안 시스템 변수 path 추가가 되어 있어야한다.(없다면 추가)

CnDNN 설치

https://developer.nvidia.com/cudnn
위에 사이트로 가서 로그인 혹은 회원가입을 진행하고 내가 설치한 CUDA에 맞는 버전을 선택하여 다운로드 한다.

다운로드한 zip파일을 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1이 위치에 설치하면 따로 환경변수를 설정하지 않아도 되서 편리하다.

pytorch 설치

https://pytorch.org/
위에 사이트로 들어가면 pytorch를 설치할 수 있다. 아래 사진과 같이 나의 컴퓨터에 맞는 환경을 선택하고 'Run this Command'에 있는 두번째 문장을 프롬프트 창에 입력하여 설치를 진행한다.

설치 끝!