CUDA & PyTorch 설치(24.01.04) (2)
참고사이트
- https://afsdzvcx123.tistory.com/entry/인공지능-Windows윈도우-CUDA-cuDNN-설치방법
- https://seongkyun.github.io/others/2019/05/12/win_env/
Windows에 딥러닝 개발환경 구축하기 · Seongkyun Han's blog
우분투에선 다양한 실험을 해야하므로 anaconda를 설치하지 않지만(충돌 오류 방지..) windows에선 테스트환경 구축이므로 anaconda의 편리함을 이용하려한다.
seongkyun.github.io
cmd에서 nvcc --version을 쳤을 때 버전이 나오면 이미 설치된 상태
cuda 설치
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 에서 원하는 버전을 다운 → cuda toolkit 11.8 설치
cudnn 설치
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 에서 다운로드
cudnn 다운로드에서 11.x 클릭 → windows(zip)클릭
압축파일 내의 파일들을 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 내의 해당 폴더로 옮긴다.
환경변수 설정
다음으로 설치한 Cuda에 대한 환경 변수를 설정해줍니다.
윈도우 키 + s를 누르면 검색창이 나오는데 '시스템 환경 변수 편집'이라고 입력해줍니다.
시스템 환경 변수 편집 - 고급 탭 - 환경 변수(N)... 으로 들어간뒤 시스템 변수를 확인해보면 CUDA_PATH와 CUDA_PATH_V10_0이 있는 것을 확인 할 수 있다. 이렇게 나온다면 정상적으로 CUDA 설치가 완료 된 것이다.
사용자변수에서 Path를 누른뒤 새로 만들기를 통해서 새로운 사용자 환경변수를 추가해줍니다.
추가할 경로는 앞에서 복사해서 넣었던 bin, include, lib의 경로를 설정해주면 됩니다. 확인을 눌러 저장을 해줍니다.
설치확인
설치 완료 후 anaconda prompt에 nvcc --version을 입력하여 제대로 출력되면 설치가 제대로 된 것
pythorch 설치(gpu)
가상환경 활성화 후 진행
pytorch v1.10.1 설치
pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html