GPU를 사용한 Pytorch, Tensorflow 설치하기

CUDA, cuDNN을 설치 안 했다면 먼저 아래 링크를 참고하기~

>> GPU 사용을 위한 CUDA, cuDNN 설치하기 - https://ewaterland.tistory.com/19

 

Pytorch에서 GPU를 쓰는 방법과 Tensorflow에서 GPU를 쓰는 방법이 있다.

둘 다 쓸 거면 둘 다 설치하자

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Pytorch

1. CUDA 버전에 맞는 Pytorch 설치하기

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

PyTorch

 

Pytorch도 역시나 자신의 환경에 맞게 선택해서 다운받아야 함.

 

Pytorch Command

자신의 환경에 맞게 선택하고, 밑의 command를 터미널 또는 자신이 원하는 가상환경에 입력해 설치하면 된다.

 

나는 CUDA 11.7 버전을 사용 중이어서 아래와 같은 명령어를 입력하였다.

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

 

2. GPU 사용 가능 여부 확인하기

python

import torch
torch.cuda.is_available()

출력이 True가 나온다면 성공!

이후부터는 자신이 사용할 라이브러리를 자유롭게 설치하면 된다.

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Tensorflow

1. GPU 사용을 위한 Tensorflow 설치하기

1) 2022년 12월 이전 버전 Python 호환 명령어

버전 지정해주어야 함! 예시 2.6.0

pip install tensorflow-gpu==2.6.0

난 python 3.7 버전인 가상환경에 이걸 깔았는데, 추가적인 inter 관련 명령어를 더 설치해야 했다.

 

2) 2022년 12월 이후 버전 Python 호환 명령어

3.10 버전 이상의 Python을 쓴다면 이걸 써야 할 듯

GPU 버전의 tensorflow가 삭제되고, 기존 tensorflow에 통합되었음

pip install tensorflow

 

2. GPU 사용 가능 여부 확인하기

1) GPU 리스트 확인하기

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

출력에 GPU가 보인다면 성공!

 

2) GPU 사용 가능 여부 확인하기

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda())
print(tf.test.is_gpu_available())

둘 다 True가 출력된다면 성공!

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나의 PC환경

NVIDIA Geforce GTX 1050

NVIDIA GPU Drivers 531.61
CUDA Compute Capability 6.1

CUDA Toolkit 11.7.0

cuDNN v8.7.0 for CUDA Version 11.7.0