win 10 하 pytorch-gpu 설치 및 CUDA 상세 설치 과정

1.Cuda 의 다운로드 설치 및 설정
        우선 우 리 는 이 기계 에 독립 그래 픽 카드 가 있 는 지 확인 해 야 한다.컴퓨터-관리-장치 관리자-디 스 플레이 어댑터 에서 독립 된 그래 픽 카드 가 있 는 지 확인 합 니 다.

            이 기 계 는 통합 그래 픽 카드 와 독립 그래 픽 카드 NVIDIA GetForce GTX 1050 을 볼 수 있다.
            다음은 이 컴퓨터 의 독립 그래 픽 카드 가 CUDA 설 치 를 지원 하 는 지 테스트 하고 이 곳 을 클릭 하여 그래 픽 카드 가 목록 에 있 는 지 확인 합 니 다.


          위의 그림 에서 볼 수 있 듯 이 내 컴퓨터 의 독립 그래 픽 카드 는 CUDA 설 치 를 지원 하고 계 산 력 은 6.1 이다.
          그렇다면 다음은 CUDA 를 선택 하여 설치 하면 됩 니 다.여 기 를 클릭 하 세 요.


        여기 서 저 는 CUDA Toolkit 10.0 버 전 을 선 택 했 습 니 다.어떤 버 전 을 선 택 했 는 지 개인 적 으로 큰 차이 가 없 을 것 이 라 고 생각 합 니 다.보통 이 버 전이 GPU 의 컴 퓨 팅 능력 을 요구 하 는 지 여 부 를 보 는 것 입 니 다.약 2.1G 입 니 다.나 는 windows 의 IDM 다운로드 도구 로 다운로드 한 것 으로 속도 가 매우 빠르다.
       다음은 설치 과정 입 니 다.임시 압축 해제 디 렉 터 리 를 두 번 눌 러 서 표시 합 니 다.변경 할 필요 가 없습니다.기본 값 으로 하면 됩 니 다.

         그 다음 에 NVIDIA 설치 과정 에 들 어가 서 이 설치 과정 에서 저 는 처음에 간단 한 설 치 를 선 택 했 지만 VS 때문에 정상적으로 설치 할 수 없 었 습 니 다.그래서 저 는 사용자 정의 설치 방식 으로 바 꾸 었 고 VS 를 지우 면 정상적으로 설치 할 수 있 습 니 다.CUDA 의 설치 디 렉 터 리 까지 모두 가 기본적으로 CD 에 설치 하면 됩 니 다.


        설치 가 완료 되면 환경 변 수 를 설정 합 니 다.환경 변수 설정 은 다음 그림 과 같 습 니 다.

       CUDA 가 제대로 설치 되 었 는 지 테스트 합 니 다.테스트 성공 을 볼 수 있 으 며,이어서 cudnn 다운 로드 를 진행 할 수 있 습 니 다.

2.CUDN 의 다운로드 및 설정
        여 기 를 클릭 하여 download cudnn 을 다운로드 하 는 것 을 선택 하 십시오.그러나 여 기 는 계 정 을 등록 한 다음 에 설 문 지 를 한 후에 야 다운로드 페이지 를 할 수 있 습 니 다.어쨌든 한 걸음 한 걸음 조작 하면 됩 니 다.
       그리고 저 는 지난 번 에 CUDA 버 전이 10.0 이 었 고 CUDN 버 전이 CUDA 버 전과 일치 해 야 하기 때문에 두 번 째 다운 로드 를 선택 하면 됩 니 다.

         다운로드 후 압축 을 풀 고 CUDNN 압축 패키지 안의 bin,clude,lib 파일 을 CUDA 의 설치 디 렉 터 리 에 직접 복사 하여 설치 하면 됩 니 다.

3.pytorch-gpu 의 설치
        Pytorch 홈 페이지 에 직접 왔 습 니 다.pip 다운로드 도 느 리 지만 설치 에 성공 할 수 있 습 니 다.여기 서 저 는 pip 의 설치 방식 을 약간 수정 하여 청 화 미 러 소스 에서 직접 다운로드 하도록 하 겠 습 니 다.그리고 설치 가 성공 할 때 까지 천천히 기다 리 면 됩 니 다.

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

       그리고 명령 행 에서 pytorch 가 정상적으로 설치 되 었 는 지 확인 합 니 다.여 기 는 출판 본 번 호 를 정상적으로 인쇄 할 수 있 습 니 다.설치 에 문제 가 없습니다.

import torch
print(torch.__version__)

 
         그러나 다음 에 나 는 출력 이 CUDA 를 정상적으로 호출 할 수 있 는 지 시험 해 보 았 지만 false 를 출력 했다.

print(torch.cuda.is_available())

        한동안 의 교 류 를 통 해 문제점 을 찾 았 다.이 기 계 는 통합 그래 픽 카드 와 독립 그래 픽 카드 가 병존 하기 때문에 기본적으로 통합 그래 픽 카드 를 호출 해서 생 긴 문제 일 수 있 습 니 다.그러면 다음은 독립 그래 픽 카드 를 기본 값 으로 설정 하면 됩 니 다.
        그러나 저 는 여러 번 시도 한 결과 에 따라 본 컴퓨터 의 NAVIDIA 제어 판 을 마 운 트 해제 하 는 데 성공 하여 정상적으로 열 수 없 었 습 니 다.그래서 저 는 NVIDIA 제어 판 을 다시 다운로드 하고 홈 페이지 에 와 야 합 니 다이곳해당 하 는 버 전 을 선택 하여 다운로드 하여 설치 하면 됩 니 다.

         그리고 오른쪽 단 추 를 눌 러 NIVIDIA 제어 판 을 열 고 3D 설정 관 리 를 선택 하 십시오.전역 설정 에서 고성능 NVIDIA 프로 세 서 를 선택 하면 됩 니 다.


        그리고 명령 행 에 다시 입력 합 니 다.

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

       True 로 돌아 갈 수 있 습 니 다.False 로 돌아 가면 컴퓨터 를 다시 켜 고 문제 가 생기 면 컴퓨터 를 다시 켜 서 정상적으로 표시 할 수 있 는 지 확인 하 세 요.

win 10 의 pytorch-gpu 설치 및 CUDA 의 상세 한 설치 과정 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 pytorch-gpu 설치 및 CUDA 설치 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!