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Pytorch

[Pytorch] RTX3060 window에서 최신 anaconda, 그래픽 드라이버, cuda11.7, cudnn, pytorch2.0 설치

by pulluper 2023. 3. 29.
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환경 : window 10, RTX3060 / 1080 Ti 도됨 (2023/3월 기준)

 

순서는 다음과 같다. 

1. anaconda 설치
2. 그래픽 드라이버 설치
3. visual studio 설치 
4. cuda 11.7 설치 
5. cudnn 설치
6. pytorch2.0 설치

 

1. anaconda 설치 

https://www.anaconda.com/

 

Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

Anaconda is the birthplace of Python data science. We are a movement of data scientists, data-driven enterprises, and open source communities.

www.anaconda.com

conda 로 pytorch2.0 가상환경만들기 (python 3.10)

conda create -n pytorch2.0 python=3.10

 

 

2. 그래픽 드라이버 설치

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

 

Download the latest official NVIDIA drivers

Download the latest official NVIDIA drivers

www.nvidia.com

 

다운로드 파일실행

그래픽 드라이버 설치 확인

nvidia-smi

 

3. visual studio 설치 

CUDA를 설치할때, window에서는 Microsoft Visual Studio 를 설치해야 한다. 

https://visualstudio.microsoft.com/ko/

 

Visual Studio: 소프트웨어 개발자 및 Teams용 IDE 및 코드 편집기

Visual Studio 개발 도구 및 서비스를 사용하면 모든 개발자가 모든 플랫폼 및 언어로 앱을 쉽게 개발할 수 있습니다. 무료로 어디서나 코드 편집기 또는 IDE를 사용하여 개발하세요.

visualstudio.microsoft.com

에서 다음을 다운받아서 실행

c++ 데스크톱 개발만 선택 (10GB 이상..) 

 

4. cuda 11.7 설치 

다음 사이트에서 쿠다 11.7 다운로드 (pytorch 2.0은 11.7 이상 지원)

https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive

 

CUDA Toolkit 11.7 Downloads

Resources CUDA Documentation/Release NotesMacOS Tools Training Sample Code Forums Archive of Previous CUDA Releases FAQ Open Source PackagesSubmit a BugTarball and Zip Archive Deliverables

developer.nvidia.com

다 설치후 재부팅 하고 다음 확인 명령어 쓰기

nvcc -V

5. cudnn 설치

다음 사이트에서 다운받을 수 있다. (로그인 필요)

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

 

cuDNN Archive

Download releases from the GPU-accelerated primitive library for deep neural networks.

developer.nvidia.com

에서 11.x (v8.8.1) 받음

압축풀고 모든파일 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7 에 복붙

 

6. pytorch 설치

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

 

PyTorch

An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.

pytorch.org

콘다로 설치시 다음과 같다. 

conda activate pytorch2.0
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

 

마지막 확인

python

 

import torch
print(torch.__version__)

 

끝!  

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