GPU_pytorch 사용하기

사양 좋은 노트북 사놓고 막상 학습에 GPU를 사용하지 않았던 지난 날들..ㅎㅎ 예전에 CUDA 다운로드하다가 여러번 재설치했었어서 이번에는 진짜 될 때까지 해보자는 생각으로 다시 서치를 해봤더니 아주 좋은 게시글이 있었다..

진짜 감사합니다. 몇날며칠동안 안되던게 거의 하루만에 됐어요...ㅠㅠㅠ 다음 게시글을 활용하면 금방 GPU 써먹을 수 있다^^

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우선 처음 설치하는 분들은 다음 게시글을 중심으로 따라가면 좋다. 총 설치해야할 것이 Anaconda, NVIDIA DRIVER, CUDA Toolkit, Visual Studio, Cudnn 이 있다. 이제까지 Cudnn 미설치와 CUDA version 불일치로 오류가 났었다. 

https://velog.io/@mactto3487/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-GPU-%ED%99%98%EA%B2%BD-%EA%B5%AC%EC%84%B1%ED%95%98%EA%B8%B0#2-2-nvidia-driver-%EC%84%A4%EC%B9%98

GPU 사용을 위한 CUDA 환경 구성하기

위 게시글에서도 언급하지만, 가장 중요한건 자신의 PC환경을 파악하는 것과, 설치할 CUDA~cudnn, torch, tensorflow, visual studio 등 버전의 호환성에 유의해서 설치해야한다는 것이다. 

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나의 PC환경 : 
Window 10 64-bit
Python 3.7
CUDA Toolkit 10.1 
cudnn v7.6 for CUDA version 10.1 --> (로그인 필요함) CUDA version과 본인 os에 맞는 cudnn 선택하기. 
Visual Studio 2019 
NVIDIA GPU drivers 471.41 --> 본인 pc사양에 맞추어 선택하기

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Tensorflow 와 해당 버전에 호환되는 CUDA, cuDNN 설치하는 법 : https://coding-groot.tistory.com/87 해당 게시글이 정말 자세하게 설명되어 있다. 많은 도움을 받은 게시글이다. 

Tensorflow와 호환되는 CUDA, cuDNN 설치하는 법

 

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첫 게시글의 조언을 따라 가상환경을 만들어주었고, CUDA, cudnn, visual studio의 버전과 호환되는 tensorflow를 설치하고, cuda version 에 해당하는 pytorch를 설치해주었다. 

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

 

설치 시 어려움이 있었던 부분 : 
(1) CUDA 최신 버전 다운받았다가 호환되는게 없어서 여러번 재설치.. 
(2) NVIDIA driver gpu 사양에 안맞게 설치...ㅎㅎ
(3) cuDNN 설치할 때, cuDNN 폴더를 CUDA 경로에 복사해야하는 걸 몰랐다..(!)
(4) tensorflow가 visual studio, CUDA, cudnn 모두와 호환되는 버전을 깔아야하는구나...

버전을 선택하기 전에 꼭 위 게시글을 한번 확인하면 재설치를 피할 수 있다. 

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설치 성공 후 테스트 코드! 신나서 캡처했다. 

GPU 출력되었다! 성공

가상환경에서 실행하기

설치한 pytorch도 잘 설치되었다.