내가 볼라고 쓰는 CUDA 부터 pytorch 설치 까지

폐쇄망에 CUDA 설치부터  pytorch 설치 뻘짓하고 내가 볼라고 쓰는 포스팅

**제일 중요함** 
폐쇄망인 경우, 인생 편하게 사는 법
온라인 망에서 도커이미지  만들어서 오자

간단한 커맨드

자기 컴퓨터 윈도우 버전 확인

• window키 + R(실행창)에 winver 검색하면 확인 가능

conda install list 저장

conda list --export > list.txt

conda list 사용해서 설치

conda install --file list.txt

conda 가상환경 생성

conda create -n test python=3.9

conda 가상환경 리스트

conda env list

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Pytorch 설치까지

1. 컴퓨터 그래픽 카드 확인

• nvidia 정보에서 확인하거나 뭐 암튼 알아서 확인
• win+R(실행창)에 dxdiag 검색 ->  디스플레이 탭 선택 후 확인

2. 그래픽 카드마다 지원하는 CUDA 버전 설치(특별한 경우 아니면 지원하는 버전 중에 최신꺼 사용)

• cmd에 nvidia-smi 입력하면 CUDA-version 정보 나오는데 그거에 맞게 까는게 제일 확실함
• CUDA 지원 버전  확인 위키 :  https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported 
• CUDA 설치 주소                   :  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

3. CUDA 설치 확인

• nvcc -V

4. CUDA 버전에 맞는 CuDnn 설치(특별한 경우 아니면 지원하는 버전 중에서 최신꺼 사용)

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

5. CUDA 버전에 맞는 pytorch 설치

• 버전별 설치 커맨드 :  https://pytorch.kr/get-started/locally/
• 설치 Wheel             : https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html (whl 직접다운)

6. torchvision, torchaudio - > pytorch 버전에 맞게 설치(wheel 직접 설치시)

• https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html (whl 직접다운)

7. pytorch 버전 출력 시

import torch
print(torch.__version__)

# 1.11.0+cpu  -> gpu 안됨(아마도..)
# 1.11.0+cu116 -> gpu 됨

# GPU 
torch.cuda.is_available()
# True