파이토치 환경설정

1. 아나콘다 설치

2. nvida 드라이버 삭제

3. 내 GPU에 맞는 CUDA 버전 확인

• https://www.wikiwand.com/en/CUDA#/GPUs_supported

Wikiwand - CUDA

• HAI 랩실 GPU: 3070
• Capability: 8.6
• CUDA 버전: 11.1-12.5 가능

4. CUDA 설치: 11.80

• https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive

 

5.CUDNN 설치: 8.7.0

• https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuDNN Archive

 

6. 다운로드에서 CUDA 설치

7. 다운로드에서 CUDNN 압축 풀기

8. CUDA 폴더에 CUDNN 넣어줌

• 경로: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

 

9. 환경 변수 추가

https://byeon-sg.tistory.com/entry/%EC%95%84%EB%82%98%EC%BD%98%EB%8B%A4-cuda-%EC%84%A4%EC%B9%98%ED%95%98%EA%B8%B0-Cuda-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EC%98%A4%EB%A5%98-cmd%EC%97%90%EC%84%9C%EB%8A%94-%EC%8B%A4%ED%96%89%EB%90%98%EC%A7%80%EB%A7%8C-anaconda%EC%97%90%EC%84%9C%EB%8A%94-%EC%8B%A4%ED%96%89-%EC%95%88%EB%90%A0-%EB%95%8C

윈도우 아나콘다 CUDA 설치하기 : 주피터 노트북에서 CUDA 실행하기

 

10. 뭔가 설치 (위에서 시킨 것)

• cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\extras\demo_suite
• deviceQuery.exe
• PASS 나오면 프롬프트 껐다 켜기

 

11. pytorch 설치

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

Start Locally

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

명령어 가져옴

 

12. torch 확인

• python
• import torch
• torch.cuda.is_available()

• True가 나옴을 확인.

 

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문제점1.

• 가상환경을 만들고 python이 안됨. pip도 안먹힘.
• 우선 Base 환경에서 실행해서 GPU 연결됨을 확인함.

>> 가상환경에서도 똑같이 진행될 수 있도록 한번 해보기
​

 

해결!!!

>> 경로에 한국어가 있으면 안됨

>> 가상환경의 경로를 지정할 수 있음

>> 이름으로 가상환경을 만들면 자동으로 사용자 폴더로 들어가서 한국어 이름이 경로에 포함됨

##가상환경 만들기
conda create --prefix C:\rPPG python=3.8
##가상환경 활성화
conda activate C:\rPPG