[Windows 10] Pytorch GPU 사용을 위한 CUDA 환경 만들기

Pytorch 사용을 위한 Cuda 환경구축에 대한 글입니다.

Anaconda3를 이미 설치한 상태에서 설치를 진행했습니다.

1. 그래픽 드라이버 설치

우선 자신이 가지고 있는 GPU 그래픽 카드를 확인합니다. 

 

그래픽 카드 확인 방법은 여기서 참고하여 진행했습니다.

 

https://mainia.tistory.com/4035

윈도우10 그래픽 카드 확인하는 방법

저 같은 경우는 GTX 1050 Ti를 사용하고 있습니다 .

 

장치 관리자에서 그래픽카드를 확인한다.

그 다음 https://www.nvidia.co.kr/Download/Find.aspx?lang=kr 여기로 접속해서 자신이 가지고 있는 그래픽카드와 맞는 그래픽 드라이버를 다운로드 받아 설치합니다.

 

 

설치 과정은 다른 설정 없이 다음으로 넘어가면 되겠습니다.

 

2. CUDA Toolkit 10 설치

다음으로는 CUDA Toolkit 10을 설치합니다. 

가장 최신 버전 보다는 안정적인 10 버전을 사용하여 설치하기로 했습니다.

 

CUDA Toolkit 다운로드는 아래 링크에서 할 수 있습니다.

https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

CUDA Toolkit 10.0 Archive

자신의 컴퓨터 환경에 맞게 설정하고 설치 파일을 다운로드합니다.

설치화면

계속해서 다음을 눌러주게 되면 설치가 정상적으로 진행됩니다. 확실히 우분투에서의 설치 보다 훨씬 쉽게 느껴집니다.

설치가 완료 되면 다음과 같은 화면이 나옵니다.

 

cmd 창에서 다음 명령어를 입력했을 때 위 화면과 같이 나온다면 Cuda toolkit 10이 정상적으로 설치된 것입니다.

nvcc -V

3. cuDNN 설치

다음은 cuDNN 설치입니다. cuDNN 설치의 경우에는 nvidia developer에 join을 하고 Login을 해야지 다운로드 받을 수 있게 되어있습니다. 아이디가 있는 분들은 로그인을 하시고 없는 분들은 회원가입을 하고 진행하시면 됩니다. 

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

불러오는 중입니다...

로그인을 하고 Agree 버튼을 체크하면 다음과 같이 다운로드 받을 수 있는 목록들이 나옵니다. 저는 cuda 10 버전을 설치했기 때문에 호환이 되는 cuDNN v7.6.5 for CUDA 10.0 버전을 다운로드 받았습니다. 목록에서 원하는 버전을 누르면 자신에 컴퓨터 환경에 맞게 고를 수 있는 목록이 나타납니다. 해당 파일을 다운로드 받으면 zip 파일로 받아지게 됩니다.

우선 바탕화면 등에 압축을 해체하여 저장합니다. 압축을 해제하면 다음과 같은 화면이 나옵니다. bin, include, lib, NVIDIA_SLA_cuDNN_Support 까지 총 4개의 파일이 있는데 CUDA Toolkit이 설치된 폴더에 복사 붙여넣기를 해주면 됩니다.

 

Cuda Toolkit이 설치된 경로는 다른 설정을 하지 않았다면 

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 로 들어가시면 됩니다.

cuDNN의 파일을 Cuda Toolkit 설치 경로에 복사하여 넣어줍니다.

4. 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.

 

다음으로 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.

 

 

 

5. 가상환경 만들기

마지막으로 pytorch 설치가 된 가상환경을 만들고 설치가 정상적으로 됐는지 확인해보겠습니다.

cmd 창을 열고 다음을 입력해줍니다.

 

conda create -n pytorch python=3.6 # -n 다음은 자신이 만들고 싶은 가상환경 이름
conda activate pytorch
conda install ipykernel # 주피터 환경에서 사용하기 위해 설치해준다.
python -m ipykernel install --user --name [가상환경 이름] --display-name [표시할 가상환경 이름]
# 코드 예시
python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "pytorch"

정상적으로 진행했다면 위와 같이 pytorch 가상환경이 생성됩니다.

마지막으로 설치한 Cuda 버전에 호환되는 pytorch를 설치해줍니다.

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

PyTorch

설치는 위의 링크로 들어가서 원하는 환경을 설정해주면 conda 명령어가 생성된다 그걸 복사해서 가상환경에 설치해주면된다. 가상환경을 활성화 한 다음에 설치해줘야 합니다.

설치 확인을 위해 주피터 노트북에서 가상환경으로 파일을 열고 버전을 체크해줍니다. 이것으로 GPU환경에서 pytorch 사용을 위한 설치를 완료했습니다.

 

# 참고 블로그

https://pythonkim.tistory.com/137