cuda(GPU 연산) 사용 버전 torch 설치하기

torch 설치 시 문제점 및 CUDA 사용 가능 여부 확인

github에 있는 프로젝트를 다운로드 받아 requirements.txt를 일괄 설치하게 되는 경우가 많은데, 이런 경우 torch는 설치되었지만 CUDA는 사용할 수 없는 상태입니다. 

 

torch CUDA 사용 가능 여부 확인

• CUDA 설치 확인 : 다음 명령어를 실행해서 아래와 같은 내용이 표시가 되면 CUDA는 정상적으로 설치된 상태입니다. 예시 화면에서는 CUDA 11.8 버전이 설치된 상태입니다.

# 터미널 상에서 실행합니다.
nvcc -V

 

CUDA 설치 확인

• torch에서 CUDA(GPU) 사용이 가능한지 확인 : torch 라이브러리를 임포트하고 available() 값이 True이면 사용 가능, False이면 사용 불가능한 상태입니다.

# 터미널에서 python 실행
>python
# python interpreter 상에서 실행
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()

torch CUDA 사용 불가

• 위 캡처 화면처럼 torch는 import가 정상적으로 이루어졌으나 CUDA의 사용은 불가한 상태입니다.

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원인 확인 및 해결 방법

requirements 확인

• github에서 다운로드 받은 python 프로젝트의 requirements 파일의 내용을 살펴 보겠습니다.

requirements.txt 파일 내용

• 위 내용처럼 설치 항목에 pip list 항목에 torch라고 표기되어 있고, pip install -r requirements.txt 명령을 통해서 설치를 하게 되면 그냥 torch 버전을 설치하게 됩니다.

torch 설치 안내 페이지 확인

torch 설치 안내 페이지

 

torch 설치 안내 페이지 링크

 

• 위 내용처럼 OS, Package 설치 방법, 사용 언어, CUDA 버전 등을 선택하면 Run this Command 항목에 설치 명령어를 표시해 줍니다.

# pip3는 그냥 pip으로 해도 됩니다.
# torchvision, torchaudio는 선택 항목
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

 

기존 설치 항목 삭제 및 재설치

기존 설치 내역 확인

• 아래 명령어를 실행해서 설치 되어 있는 torch를 삭제합니다.

# 터미널에서 실행
pip uninstall torch

• 이제 torch 설치 안내 페이지의 명령어를 실행해서 재 설치를 진행하고 pip list로 설치 내역을 확인해 보겠습니다.

# 여기에서는 예시 명령어 중 torch 만 설치해 줍니다.
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

• 이제 torch가 재설치 된 것을 확인했으니 CUDA available을 확인해 보면, 다음과 같이 CUDA가 사용 가능한 상태임을 확인할 수 있습니다.