[Pytorch] window cuda v9.0, pytorch1.2.0 에서 cuda v10.1, pytorch 1.5.0 설치하기

안녕하세요 pulluper 입니다.

cuda v9.0 에서 cuda v10.1로 , pytorch 1.2.0 에서 pytorch1.5.0 으로 upgrade 를 하였습니다. 

이에따라 몇번의 시행착오를 겪어서 보시는 분들은 단번에 성공적으로

cuda10.1과  cudnn, pytorch 1.5.0를 설치하도록 포스팅 합니다.

 

아 참고로 제 컴퓨터 환경은 gtx1080 ti 그래픽카드와 운영체제는 win10 입니다. 

 

이전에 pytorch 1.2.0과 cuda 9.0 그에맞는 cudnn 이 환경으로 구성이 되어 있었습니다.  

 

이제 pytorch에서 gpu를 사용하기 위해서는 3가지를 설치해야 합니다. 

 

"cuda"

"cudnn"

"pytorch"

 

위의 3가지와 미리 깔아두었던 예전의 cuda 등을 제거하는 방식들을 소개하겠습니다. 

 

1. CDUA 란 ??

 

CUDA ("Compute Unified Device Architecture", 쿠다)는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 수행하는 (병렬 처리) 알고리즘을 C 프로그래밍 언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPGPU 기술이다.

GPGPU - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

라고 위키백과에서 서술합니다. 

즉 nvidia 의 cuda processor 를 사용하기 위해서 cuda toolkit 을 설치해야합니다.

 

2. 기존에 있었던 cuda 를 제거하기

 

원래 cuda 9.0 이 설치되어 있었던 상황이라 이 단계를 진행하였습니다. 

이 부분을 수행하지 않고 cuda 를 깔았더니 새로 깐 cuda 를 인식하지 못하는 시행착오가 발행하였습니다. 

그래서 기존의 cuda9.0 을 모두 제거하고 새로 까시는 것을 추천드립니다.

 

제어판에서 NVIDIA, CUDA9.0 에 관한것을 모두 지웁니다. 

 

위 그림은 제어판의 파일 추가 제거부분인데 이미 있는부분을 모두 제거 한 후 진행하였습니다. 

 

 

3. 그래픽 드라이버 설치 

 

cuda 관련한 모든 드라이버 및 라이브러리를 제거하였으므로 드라이버부터 재설치 해줍니다. 

https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr

NVIDIA 드라이버 다운로드

 

자신의 제품 시리즈, 계열, 운영체제를 맞춘 후 드라이버를 다운받아줍니다. 

 

 

이후 받은 드라이버를 그냥 미리 정해진 "default path" 로 설치를 해 줍니다.  

 

자 설치를 해줍니다 쭉쭉~죽죽~

 

 

설치도중에 마인크래프트랑 rtx 광고가 뜹니다.

 

 

네 이제 그래픽 드라이버를 설치하였습니다. (+ nvidia geforce experiemce)

 

제어판에 그래픽 드라이버가 잡힌 모습

 cmd console 창에서 nvidia-smi 명령어 인식모습

이후 제어판에서 확인을 하고, cmd 에 들어가셔서 nvidia-smi 명령어를 잘 인식하면 성공적으로 드라이버가 설치 된 것입니다. 

 

4. CUDA 설치

 

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

CUDA Toolkit Archive

에 접속을 하여 자신이 원하는 CUDA toolkit 을 선택합니다. (10.1)

 

 

이후 자신의 환경에 맞게 cuda toolkit 을 선택하고 다운받은 뒤 실행합니다. 

 

받은 cuda 10.1 toolkit 을 실행해 줍니다. 

 

 

왼쪽 위 그림에서 path 가 default path 인데 이처럼 진행하면 나중에는

의 path 에 cuda toolkit 의 파일들이 생기게 됩니다.

지정해 주었었는데 설치가 계속 안되는 문제가 있어서 그냥 default path로 진행하니까 설치가 잘 되었습니다. 

 

 

설치과정을 쭉쭉~죽죽~ 진행하고 저는 모든 설치를 빠른 설치와 default path 로 진행하였습니다. 

 

이제 cuda toolkit v10.1 의 설치를 확인해보면 다음과 같습니다.

 

 

cmd 에서 nvcc --version 이라는 명령어를 치면 , ~~release 10.1 과같이 자신이 원하는

version 의 cuda 가 설치된 것을 볼 수 있습니다.  

 

cuda 설치 끝!

 

5. Cudnn 설치 

 

cudnn 이란 "Cuda deep neural network library" 입니다. 

이 library 가 있어야 pytorch, tensorflow등 에서 성공적으로 gpu 를 사용 할 수 있습니다. 

 

https://developer.nvidia.com/cudnn

NVIDIA cuDNN

위의 사이트에서 Cudnn 을 다운 받을 수 있습니다. 위 사이트 Nvidia developer 에 회원가입을 하셔야 합니다. 

cuda v10.1 에 대한 cudnn 은 cuDNN v7.6.5 라고 알려줍니다. 

 

 

 

여기서 windows 10 (혹은 자신의 운영체제환경) 을 다운받아줍니다. 

그런데 이것은 설치 파일이 아니라 일종의 zip 파일입니다. 

 

 

이녀석을 압축을 풀어주고, 그 안의 파일들을 모두 이전에 cuda v10.1 을 깔았던 path에 복사 붙여넣기를 합니다. 

왼쪽은 zip 파일 오른쪽은 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

왼쪽 파일로 오른쪽 path에 있는 파일들을 대체시키면 됩니다. 

cudnn 설치 끝! 

 

6. pytorch 설치

 

저는 이전의 pytorch 도 conda 를 이용해서 설치를 하였습니다.

conda 는 손쉽게 가상환경을 만들 수 있어서 주로 사용합니다. 그리고 pytorch 의 설치도 아주 간단합니다. 

 

먼저 conda 의 새 가상환경을 만들어 줍니다. 

conda create -n "가상환경이름" python="version"

과 같은 명령어로 가상환경을 만듭니다. 

pytorch1.50 이라는 이름으로 python=3.7 version 을 갖는 가상환경을 만들었습니다. 

 

그리고 아래의 pytorch 다운로드 사이트에 가서 자신의 환경을 누르게 되면

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

PyTorch

너무 친절하게도 아래에 설치 명령어를 알려줍니다. 

 

만들어놓은 가상환경을 활성화시키고 

 

 

알려준 pytorch 설치 명령어를 쳐주면

 

 

pytorch 설치가 끝납니다.

 

설치가 끝난 후 pytorch 확인해 보자면 python 을 실행시킨 후 (가상환경 활성화 상태에서)

 

 

1.5.0 version 이 잘 설치가 되었습니다.

 

이제 모든 과정이 끝났으므로 새로운 cuda 와 pytorch 를 자유롭게 사용 하실 수 있습니다. 

더 최신의 cuda or pytorch 로 바꿀때에도 도움이 되기를 바라겠습니다. 

감사합니다.