PyTorch 다운로드 및 설치하는 방법

Key Takeaways

• PyTorch는 공식 명령어를 통해 pip 또는 conda를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다.
• 올바른 OS, 패키지 관리자 및 컴퓨팅 플랫폼을 선택하면 올바른 설치가 보장됩니다.
• 간단한 Python 테스트로 설정을 확인하면 성공적인 설치를 확인할 수 있습니다.

소개

PyTorch는 Meta에서 개발한 주요 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. 컴퓨터 비전, NLP 등에서 텐서 연산, 동적 계산 그래프 및 GPU 가속과 같은 강력한 도구를 제공합니다.

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1단계: 설치 방법 선택 🎯

공식 "Get Started" 페이지를 방문하여 시스템에 맞는 옵션을 선택하세요:

• PyTorch 빌드: 일반적으로 최신 안정 릴리스 (예: 2.7.0).
• OS: Linux, macOS 또는 Windows.
• 패키지 관리자: Pip 또는 Conda.
• 언어: Python (가장 일반적).
• 연산 플랫폼: CPU 전용, CUDA (GPU) 또는 ROCm (AMD GPU).

그런 다음 생성된 설치 명령을 복사하세요.

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2단계: Pip을 통한 설치

Python 3.9+ 및 pip이 설치되어 있는지 확인하세요. pip의 경우:

CPU 전용:

pip3 install torch torchvision torchaudio

NVIDIA CUDA 사용:

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu<XX>

<XX>를 CUDA 버전 (예: cu118)으로 바꾸세요.

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3단계: Conda를 통한 설치

Anaconda는 종속성 처리를 간소화합니다.

CPU 전용:

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

CUDA 사용:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<XX> -c pytorch

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4단계: 대체 방법

• 수동 .whl 파일: download.pytorch.org/whl/cu118에서 직접 다운로드한 다음 다음을 사용하여 설치하세요.

  pip install torch‑<version>‑<scheme>.whl
  pip install torchvision torchaudio
  

  pip 가져오기 중에 연결이 끊어지는 경우에 유용합니다.

• 소스에서 빌드: PyTorch 리포지토리를 복제하고 CUDA, cuDNN, cmake, ninja와 같은 필수 구성 요소를 설치한 후 python setup.py develop를 사용하세요.

• Docker 컨테이너:

  docker pull pytorch/pytorch:latest
  docker run -it --rm --gpus all pytorch/pytorch:latest bash
  

  격리된 설정에 적합합니다.

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5단계: 설치 확인

Python을 열고 다음을 실행하세요.

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

임의 텐서와 GPU 액세스에 대한 부울 확인이 표시되어야 합니다.

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유용한 비디오

다음은 pip을 사용하여 Windows에 PyTorch를 설치하는 명확한 데모입니다.

Install PyTorch 2.0 on Windows | Pip | PyTorch 2.0

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문제 해결 팁

• 가상 환경: 항상 설치하기 전에 venv 또는 conda env를 활성화하세요. 잘못된 셸을 사용하면 PyTorch가 전역적으로 설치될 수 있습니다.
• 대용량 다운로드: pip 설치가 반복적으로 실패하는 경우 .whl 파일을 수동으로 다운로드하고 재개 지원을 위해 pip을 사용하여 설치하세요.

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요약 표

FAQs

PyTorch를 설치하는 가장 쉬운 방법은 무엇입니까?

PyTorch 웹사이트의 공식 pip 또는 conda 명령어를 사용하세요.

PyTorch가 올바르게 설치되었는지 어떻게 확인합니까?

Python에서 torch를 가져오고 텐서 생성 테스트를 실행하세요.

pip 설치가 실패하면 어떻게 해야 합니까?

PyTorch .whl 파일을 수동으로 다운로드하여 pip으로 설치하세요.

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