이번 모듈은 다른 시스템과 조화를 이뤄야 동작 경우라서 상호작용하는 프로그램의 버전에 따라 동작하지 않을 수가 있는 모듈입니다.
인터넷에서 설치에 관련된 내용을 찾아서 똑 같이 실행을 해보면 모듈이 설치되지 않았다는 출력물을 토해내더라구요.
그래서 아래와 같이 정리하였습니다.
Start Locally
Start Locally
pytorch.org
여기에서 노트를 보면 최신버전의 PyTorch는 Python 3.8이상의 버전을 필요로 한다고 합니다.
따라서 파이 썬 설치 버전부터 확인 해야 합니다.
아나콘다 설치방법은 구글에 아나콘다 검색하면 관련 파일 받아 설치하면 됩니다.
어렵지 않으니 자세한 설명은 하지 않겠습니다.
아나콘다 프롬프트에서 파이썬 버전을 확인하기 위한 명령어
Python --version
버전이 3.8이상이 아니라면 또는 PyTorch환경을 따로 관리하고자 한다면 아나콘다의 가상환경을 이용하는 것이 좋습니다.
가상환경 여부 확인하기
conda env list
불필요한 가상환경이 있다면 삭제하는 방법은
conda env remove --name 가상환경명
가상환경을 만드는 방법은 ( 가상환경명은 Pytorch로 합니다.)
conda create -n Pytorch python=3.11
가상환경으로 들어가는 방법은
conda activate pytorch
파이토치를 설치하기 위한 명령어
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
CUDA 12.1을 설치하기 하기 링크 참조
https://traumees.tistory.com/180
TensorFlow 설치하기
TensorFlow 설치하기 tensorflow 또한 인공지능 관한사항으로 CPU, GPU에 조건에 맞춰 설치되어야 구동이 될 것 입니다. 따라서 tensorlow를 구동하는 Python과 CUDA의 버전 호환성이 중요합니다. 이부분이 얼
traumees.tistory.com
그래픽카드가 오래된 것이라면 지원가능여부 부터 확인해야 합니다.
그래픽사양을 확인하여 적절한 버전을 선택합니다.
CUDA Toolkit 12.1 Downloads | NVIDIA Developer
CUDA Toolkit 12.1 Downloads
developer.nvidia.com
설치 확인하기
python
import torch
torch.rand(10)
결과내용 :
>>> torch.rand(10)
tensor([0.4449, 0.0625, 0.9359, 0.9807, 0.9291, 0.2150, 0.1103, 0.0200, 0.6969,
0.5351])
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