Conda를 사용하여 PyTorch 설치하는 방법

Key Takeaways

• 더 원활한 PyTorch 설치 경험과 더 나은 종속성 관리를 위해 Conda를 사용하세요.
• 최신이고 정확한 설치 명령은 항상 공식 PyTorch 사이트를 따르세요.
• PyTorch 및 GPU 지원이 작동하는지 확인하기 위해 설치를 확인하세요.

소개

PyTorch는 인기 있는 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리입니다. pip로 설치할 수 있지만, Conda는 종속성 처리를 단순화하여 Anaconda 배포판을 사용하는 사람들에게 이상적입니다.

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1. 환경 선택

깨끗한 Conda 환경을 생성하고 활성화하는 것으로 시작하세요:

conda create --name pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env

환경을 사용하면 시스템 Python과의 독립성을 보장할 수 있습니다.

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2. 공식 사이트에서 빌드 옵션 선택

공식 PyTorch "Get Started" 페이지를 방문하여 옵션을 구성합니다:

• 패키지: Conda

• 언어: Python

• 컴퓨팅 플랫폼: 다음 중 하나를 선택하세요:

  • cpuonly – GPU 지원이 필요하지 않은 경우
  • CUDA x.x – NVIDIA GPU 사용자 (예: CUDA 11.8 또는 12.1)
  • ROCm – AMD GPU 사용자

사이트는 정확한 conda install 명령을 제공합니다.

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3. Conda 설치 명령 실행

사이트에서 제안한 명령을 복사합니다. 다음은 PyTorch 버전 ≥ 2.5에 대한 일반적인 예입니다:

• CPU 전용:

  conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

• CUDA 11.8 GPU 지원:

  conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

이러한 명령은 pytorch 채널 (및 GPU를 사용하는 경우 nvidia)에서 가져옵니다.

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4. 설치 확인

설치 후 PyTorch 및 GPU 지원이 작동하는지 테스트합니다:

import torch
print(torch.__version__)

# GPU 가용성 확인:
print(torch.cuda.is_available())

예상 출력:

• 2.5.1과 같은 버전
• CUDA 지원이 올바르게 활성화된 경우 True.

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5. 문제 해결 팁

1. 패키지 누락: "PackagesNotFoundError"가 표시되면 -c pytorch (및 선택적으로 -c nvidia)를 사용하는지 확인하세요.
2. 공식 명령 사용: GPU 빌드에 대해 conda-forge와 같은 커뮤니티 유지 관리 채널을 사용하지 말고 공식 사이트 권장 사항을 따르세요.
3. CUDA 버전 불일치: pytorch-cuda=를 설치된 CUDA 툴킷과 일치시키세요. 호환되지 않는 버전은 가져오기 오류를 일으킬 수 있습니다.

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6. 선택 사항: 소스에서 빌드

최신 개발 버전이 필요한 경우 소스에서 빌드합니다:

1. 개발자 도구(CUDA/ROCm, C++ 컴파일러)를 설치합니다.

2. PyTorch 리포지토리를 복제합니다.

3. 실행:

   python setup.py install

이것은 고급 사용자를 위한 것입니다. 일반 사용자는 표준 Conda 설치를 선호해야 합니다.

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7. 요약 테이블

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결론

Conda를 사용하여 PyTorch를 설치하는 것은 안정적이고 편리합니다. PyTorch 웹사이트에서 공식 선택기를 사용하면 CPU 또는 GPU에서 실행하든 관계없이 올바른 버전과 종속성이 설치됩니다.

FAQs

Conda로 PyTorch를 설치하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

공식 PyTorch 웹사이트에서 제공하는 명령을 사용하세요.

PyTorch GPU 지원이 활성화되었는지 어떻게 확인합니까?

설치 후 Python에서 print(torch.cuda.is_available())를 실행합니다.

패키지 오류로 인해 설치에 실패하면 어떻게 해야 합니까?

올바른 채널을 사용하고 있는지 확인하세요: GPU의 경우 -c pytorch 및 -c nvidia.

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