ML2 파이토치(PyTorch)와 텐서플로우(Tensorflow) GPU 사용환경 구축하기 진짜 호환 문제로 하루를 꼴딱 세웠길래 내가 나중에 이런 헛짓거리를 하지 않기 위해 정리하는 글이다... 필요한 것들 1. 당연하지만 컴퓨터에 GPU가 있어야한다. (필자의 GPU는 GeForce RTX 2060 Super이다.) 2. 안되더라고 샷건 치지 않을 마음가짐 CUDA Toolkit 설치하기 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDA Toolkit Archive Previous releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release y.. 2021. 12. 13. Conda 가상환경으로 PyTorch 설치하기(Window 버전) Pytorch는 cpu, gpu 둘다 사용 가능하기에 우선적으로 컴퓨터의 nvidia의 cuda 버전을 확인해야한다. !nvcc --version 코드를 입력하고 나온 정보에서 release 다음에 적혀있는 버전이 cuda 버전이다. 해당 버전을 기억하고 다음 pytorch 사이트로 이동한다. https://pytorch.org/get-started/locally/ PyTorch An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment. pytorch.org 사이트를 들어가서 개발환경에 맞는 옵션들을 설정해준다. 여기서 우린 Conda 가상환경에 만들.. 2020. 5. 31. 이전 1 다음
