윈도우 아나콘다 딥러닝 가상환경 설정

확인 및 맞춰야하는것 (우선순위대로):

1. 그래픽카드 제품 + 아키텍처 (ex: 4060 TI = ada loverace)

CPU-Z 로 그래픽카드 확인하고 구글 서칭으로 아키텍처 확인

 

2. 그래픽카드 드라이버

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

 

3. 아나콘다 가상환경 설치 + 원하는 모델에 해당하는 파이썬 버전 + 그래픽카드에 맞는 CUDA + numpy 및 scikit-learn 등 기본적인 패키지 + torch, torchvision, torchaudio 동시에 맞추기

 

그래픽카드에 맞는 CUDA 버전 확인:

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 아래에 CUDA-Enabled NVS Products 로 Compute Capability 확인

아키텍처와 Compute Capability에 맞는 CUDA 버전 찾기 

https://www.wikiwand.com/en/CUDA#/GPUs_supported 아래에 GPUs Supported 표에서 CUDA 버전 확인

 

torch 패키지 3인방 버전 찾기

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

 

아나콘다 가상환경에 cuda, cudnn 설치하기:

1. 가상환경 활성화

2. conda install -c anaconda cudatoolkit==[원하는 버전]

(CUDA 버전을 못찾으면 -c 뒤에 conda-forge 옵션 추가)

3. conda install -c anaconda cudnn

(최대한 알아서 호환 버전 찾아서 설치)

4.설치된 CUDA, cudnn 버전 확인

conda list cudatoolkit

conda list cudnn

 

pip 설치 가능한 패키지 버전 확인하기:

pip install [패키지이름]==?

ex) pip install numpy==?

뒤에 말도 안되는 버전(에러가 날만한 문자)을 넣어서 확인하자

 

가상환경에서 GPU 사용 가능한지 확인하는 방법:

1. 터미널에서 가상환경 활성화

2. python

3. import torch

4. print(torch.cuda.is_available())

사용 가능하면 True, 사용 불가능하면 False

5. print(torch.cuda.device_count())

사용 가능한 GPU 갯수 확인