아래 글을 참고하였습니다!
[딥러닝 실험 환경 구축하기] Conda 설치, Conda 가상환경 만들기, Pytorch 설치, 원격으로 서버환경에
글의 목적 연구실에서 서버를 사용하는데, 실험환경을 어떻게 구축해야할지 몰라서 이런저런 글을 다독하게 되었고 결과적으로 성공적으로 환경을 구축했다. 그래서 나의 이 삽질을 기록해서
velog.io
윈도우 10에서 anaconda, CUDA, cuDNN, pytorch 버전을 맞추고 개발환경을 구축하는 과정을 정리했습니다.
그리고 jupyter notebook에 원격접속까지 가능하도록 설정하였습니다.
1. Conda Install
anaconda를 설치합니다.
2. CUDA version
https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported
CUDA - Wikipedia
From Wikipedia, the free encyclopedia Parallel computing platform and programming model CUDA (or Compute Unified Device Architecture) is a proprietary and closed source parallel computing platform and application programming interface (API) that allows sof
en.wikipedia.org
위 링크에서 버전에 그래픽 카드에 따른 Computing 어쩌고를 확인하고..
3090은 8.6이군요
따라서 CUDA는 11.1 이상을 깔아야함을 알 수 있습니다.
3. pytorch version
저는 pytorch 1.11.0이 필요했어요
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
PyTorch
An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
pytorch.org
여기서 보니까 CUDA 10.2와 11.3을 위한 명령어가 있었고
저는 CUDA 11.1 이상이어야하니까 11.3을 위한 명령어로! CUDA도 자동으로 11.3
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
그래서 이 명령어를 이용해서 까니까 깔리긴하는데 중간에 미심쩍은 글이 보입니다
Solving environment : unsuccessful initial attempt using frozen solve. Retrying with flexible solve.
4. 확인
Jupyter Notebook을 설치하고 들어가서... or python에서
import torch
torch.cuda.get_device_name()
그래픽카드가 잘 나오면 끝~~
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