[pytorch] 파이토치 설치 방법 (feat. import torch 지정된 프로시저를 찾을 수 없습니다 해결 방법)

pytorch 설치 방법 정리

 

1. pytorch 사이트 접속 및 command 확인

 

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

PyTorch

 

위 링크로 들어가면 아래와 같은 항목을 볼 수 있다.

각자의 환경의 맞게 설정한 후 run this command 부분을 복사해 터미널에 입력한다.

2. CUDA 버전 확인

CUDA 버전을 모른다면 명령 프롬프트에 nvidia-smi를 입력해 설치된 CUDA 버전을 확인한다.

CUDA 11.6가 설치되어 있다는 것을 확인할 수 있다.

 

 

3. command 입력 및 실행

복사한 run this command를 터미널에 입력해 실행시키면 pytorch가 설치된다.

설치가 잘 되었는지 확인하기 위해 주피터노트북에서 pytorch를 import 하여 확인한다.

 

 

4. pytorch import 에러

해결방법을 찾아보니

1. pytorch 버전을 1.5 이하로 재설치 하는 방법 ----> 그러나 이미 1.12.1 버전을 설치했기 때문에 해당이 안됨.

   (그래도 혹시나 하여 파이토치 제거 후 1.11 버전을 재설치하여 import 시도하였으나 실패)

 

2. caffe2_detectron_ops.dll 제거하기 ----> https://github.com/pytorch/pytorch/issues/35803 참고 

caffe2_detectron_ops.dll / caffe2_module_test_dynamic.dll / caffe2_observers.dll 3가지를 제거해 import 성공)

 

성공한 듯 싶었으나 torch.cuda.get_device_name(0) 실행 시 에러가 뜨면서

CUDA 사용이 불가능한 것을 확인. (원인: pytorch 버전과 cuda 버전이 맞지 않기 때문) 

 

3. CUDA 11.6이 11.3 버전과 호환됨 (11.3에 해당하는 pytorch command 를 입력)

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

# CUDA 11.3
pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

CUDA 11.3 버전과 pytorch 1.11 버전을 함께 설치하였다. (conda 대신 pip 이용)

CUDA 사용이 가능해졌다.! 해결!!!

 

 

기술테스트 덕에 파이토치를 사용하게 되었다.

대학원 내내 텐서플로우만 사용했던터라 파이토치 기반 프레임워크를 직접 다루어 본적이 없다.

 

파이토치는 텐서플로우보다 훨씬 간단하고 직관적이기 때문에 이해하기 쉽다는 장점이 있다.

파이토치에 익숙해지기 위해 설치부터 간단한 ML 프로젝트까지 수행해보고자 한다.