윈도우 파이토치 설치 방법[How to install Pytorch in Windows 11](CUDA 환경 구성)

생각보다 OS를 포맷하는 경우가 많아지고 있어,

파이토치(Pytorch) 환경 구성 하는 방법에 대해 정리해보고자 한다.

 

필자의 환경

OS: Windows11 (참고로 리눅스의 경우, 환경 구성이 윈도우와 살짝 다르지만 거의 비슷하다)

GPU: RTX 3060 laptop

 

nvidia 그래픽 드라이버는 설치 했을 것이라 가정하겠다.
다운로드를 안했다면 아래 링크를 확인하자.
공식 드라이버 | NVIDIA

Download the latest official NVIDIA drivers

 

먼저, PowerShell이나 윈도우 터미널 창에서 가용한 CUDA version을 확인한다.

nvidia-smi

필자는 12.3까지의 CUDA version을 사용할 수 있다. 물론 12.3버전보다 아래버전도 사용 가능하다.

참 아이러닉하면서 불편하게도, 버전이 높다고 해서 호환성이 더 좋아지거나 아래 버전들의 장점을 가져오지 못한다.

그런데 하드웨어나 OS 버전이 좋을수록 윗 버전의 CUDA를 다운받기를 권장해버린다.(이게 가장 맘에 안듦)

 

호환성을 위해... 필자는 11.1 버전을 다운로드 하려고 한다.

(필자의 추천 10.0 or 11.1 or 11.3)

그렇지만 본인이 돌려야 하는 모델에 어떤 CUDA 버전이 필요한 지 파악한 후 설치하는 것이, 정신 건강에 유익할 것이다.

 

본격적으로 그럼 CUDA 환경을 구성해보도록 하자.

 

CUDA 설치

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive

위의 사이트를 들어가서 설치하고 싶은 CUDA version을 클릭한다.

필자는 11.1.1을 클릭했다.

원하는 CUDA version 클릭

그런 다음 위처럼 Windows -> x86_64 -> 10 -> exe(local)

윈도우 11이어도 그냥 10버전으로 다운로드 하면 된다.
순으로 클릭하고 오른쪽 아래 Download를 누른다.

 

다운로드 한 실행 파일을 열고 설치 완료해준다.

 

cuDNN 설치

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuDNN Archive

cuDNN은 정신을 차린 것인지 요즈음에는 .x 버전을 만들어서 호환성을 늘렸다.

필자는 8.9.5 CUDA 11.x 버전을 클릭해서 다운 받도록 하겠다.

 

당연히 가장 위 WIndows 버전을 클릭해서 다운로드 한다.

그 후 압축 파일을 풀어주고

위 파일을 그대로 복사해서

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1 

경로에 덮어씌운다.

 

Conda 가상환경 구성

 

기존 패키지와의 충돌을 방지하기 위해 가상환경 구성은 필수다.

아나콘다 프롬프트를 들어가서 다음 코드를 입력한다.

conda create -n torch python=3.8 ## torch는 가상환경 이름, 필자는 파이썬 3.8 설치

conda activate torch # torch는 가상환경 이름

conda install -c anaconda ipython
conda install -c anaconda jupyter
conda install -c anaconda numpy
conda install -c anaconda pandas
conda install -c anaconda scikit-learn
conda install -c anaconda urllib3

이렇게 되면 기본적인 가상환경 구성은 완료됐다.

이제 torch를 실행해보자.

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

PyTorch

위 링크에 들어가면 이렇게 conda install 할 수있는 코드를 알려주는데, 버전이 상위버전이다.
따라서 previous versions에 들어가서 맞는 version을 다운로드 한다.

상위버전이라 다운로드 노노노

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

PyTorch

위 링크에서 원하는 버전의 코드를 긁어온다.

아래 코드는 두개 다 돌릴필요는 없고 필자의 예시다.

필자는 pip버전으로 install 했다. (몇 분의 시간이 소요된다.)

# pip 버전 CUDA 11.1
pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# conda 버전 CUDA 11.1 (Windows)
# 'conda-forge' channel is required for cudatoolkit 11.1 <br> <b>NOTE:</b> Pytorch LTS version 1.8.2 is only supported for Python <= 3.8.
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch-lts -c conda-forge

ctrl+F 키로 원하는 버전 찾기

마지막으로 가상환경의 주피터나 ipython을 이용해서 torch가 제대로 실행되는 지 확인한다.

import torch
torch.cuda.is_available() ## true가 출력되면 성공!