GPU 대응의 PyTorch를 Windows에 도입하고 싶다

(주의 conda와 pip는 엉망이되지 않습니다)

AssertionError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-94528e288f7d> in <module>()
      2 import torch
      3 print(torch.cuda.is_available())
----> 4 torch.cuda.current_device()
# ~ 省略 ~
AssertionError: 
The NVIDIA driver on your system is too old (found version 9010).
Please update your GPU driver by downloading and installing a new
version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx
Alternatively, go to: https://pytorch.org to install
a PyTorch version that has been compiled with your version
of the CUDA driver.

Windows10에서 PyTorch의 torch.device("cuda", gpu_id)를 할 수 없었기 때문에 다시 넣었습니다.

【본제】PyTorch를 다시 넣기 전후

처음에는 다음과 같이 Pytorch를 도입했습니다.

pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

다만 이것이라고 상술한 대로 GPU에 대응하지 않았습니다. CUDA 등의 버전과 없는 것이 원인이라고 생각됩니다.
그래서 다음과 같이 했습니다.

pip uninstall torch
pip uninstall torchvision
# Anaconda Promptを管理者権限で起動して以下を実行（下記サイトを参考にバージョンを変更）
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch

conda와 pip는 혼합되어서는 안됩니다. 최악의 Anaconda를 다시 넣습니다. 그렇게 하지 않도록 Anaconda Navigator에서 환경을 관리해야 합니다. 나의 경우는 이미 엉망인 환경의 PC로 시험한 후에 깨끗한 환경의 PC로 정돈하려고 생각하고 있으므로, 우선 실행할 수 있으면 좋겠다고 생각하고 있습니다.
PyTorch를 시작하려고 생각하고 Windows가 아직 깨끗한 상태라면 conda install을 사용하여 관리해 보는 것은 어떻습니까?

덧붙여서 CUDA와의 대응등을 확인하려면 아래의 사이트가 참고가 됩니다.
htps : // py와 rch. 오 rg / 게 ts r d / p r ゔ ぃ ㄱ s ゔ r shion s /
htps : // py와 rch. rg/
이번은 CUDA9.0이므로 PyTorch==1.1.0을 선택했습니다. 예를 들어 위 사이트에 따르면 CUDA9.2라면 PyTorch==1.2.0을 선택할 수 있습니다.

아래 환경 및 버전 확인 방법에 대해 자세히 알아보기

환경

Windows10

GTX1060

NVIDIA CUDA 9.0

NVIDIA Driver Version 390.65

cuDNN 7.0.5

NVIDIA CUDA Windows에서 확인하는 방법

Anaconda Prompt 등에서

nvcc -V

NVIDIA Driver Windows에서 확인하는 방법

Anaconda Prompt 등에서

cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
nvidia-smi.exe

NVIDIA cuDNN Windows에서 확인하는 방법

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\cudnn.h

#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5

의 행을 찾습니다. 위에서 순서대로 7.0.5라는 것을 알 수 있다.

PyTorch의 GPU 지원 확인

import torch
print(torch.cuda.is_available())
torch.cuda.current_device()

출력이 다음과 같이 되어 있으면 Pytorch에서 GPU를 사용할 수 있습니다.

추가 torchsummary 설치

torchsummary를 설치하고 싶었기 때문에 시도해 보면 conda install을 할 수 없었습니다. 그래서 Anaconda Prompt에서,

pip install torchsummary

했다.

참고

h tp : // / c c 싱글 ty. 코 m / 쿠다 / ゔ ㅇ 시온 _ 콘 f /
htps : // 코 m / 케 켄 / ms / 19972 45025 97330 21
htps : // m / 냄비 냄비 0928 / ms / 7962dcf3030889667에서 4