Cuda 설정...

안녕하세요 어제 pytorch 사용자모임에서 재밌게 강의 들은 취준생입니다.
로컬 주피터노트북에서 pytorch 사용해볼까 하고 낮부터 대략 반나절 동안 블로그 및 티스토리 각종 찾아보면서 cuda, cuDNN, 깔려고 노력해봤는데 결국

torch.cuda.is_available() ⇒ False 문제를 해결하지 못했습니다..

선배님들 도와주십시오..

OS: win11
Graphic card: MX450

NVDIA-smi 하니까 CUDA 12.1 버전이라고 나와서
cuda 12.1버전 깔아도 보고 안되서 폴더 다 지운담에
11.7 버전 깔아도보고.. 각종 블로그에 있는거 참조해서 호환되는거 같은거 설치했는데 계속 실패합니다.

lib 등 폴더 3개도 환경변수 추가도 따로 해주기도하였습니다.
pytorch 버전이 2.0 이던데 다운그레이드를 해야하려나요

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안녕하세요! PyTorch의 CUDA 설정 문제에 대해 답변드리겠습니다.

우선, torch.cuda.is_available() 함수의 실행 결과가 False로 나온다는 것은 CUDA 드라이버와 관련된 문제일 가능성이 높습니다. 다음과 같은 단계로 문제를 해결해보실 수 있습니다.

  1. Vulkan 라이브러리 설치

    • NVIDIA 그래픽 드라이버 및 CUDA 드라이버 설치 시, Vulkan 라이브러리가 함께 설치되어야 합니다. 만약 Vulkan 라이브러리가 설치되어 있지 않다면, 다음과 같은 링크에서 설치할 수 있습니다.
    • LunarXchange
  2. NVIDIA 그래픽 드라이버 재설치

    • NVIDIA 그래픽 드라이버를 최신 버전으로 업데이트하거나, 기존에 설치된 드라이버를 제거하고 재설치해보세요.
    • 설치 링크 : Official Drivers | NVIDIA
  3. CUDA와 cuDNN 재설치

    • 위의 단계를 거쳤음에도 불구하고 torch.cuda.is_available()이 False로 나오는 경우, CUDA와 cuDNN도 다시 설치해보셔야 합니다.
    • PyTorch에서 지원하는 CUDA와 cuDNN의 버전을 충분히 확인하신 후, 설치하세요.
    • PyTorch 공식 문서에서 지원하는 CUDA와 cuDNN의 버전 정보는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다.
    • Start Locally | PyTorch

이러한 단계를 거치면서도 문제가 해결되지 않는 경우, 그래픽 카드의 드라이버가 PyTorch에서 지원되지 않을 수도 있습니다. 이 경우 해당 그래픽 카드에서 지원되는 최신 드라이버를 사용하시는 것이 좋습니다.


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안녕하세요! PyTorch 사용자 모임에서 강의를 들으셨다니 기쁩니다. CUDA 설정 문제를 해결해 드리겠습니다.

먼저, PyTorch 버전을 확인해주세요. 최신 버전을 사용하는 것이 좋습니다. 아래 명령어로 설치된 PyTorch 버전을 확인할 수 있습니다.

import torch
print(torch.__version__)

만약 버전이 낮다면, 최신 버전으로 업그레이드해주세요.

pip install --upgrade torch torchvision

다음으로, PyTorch가 GPU를 사용할 수 있는지 확인해봅시다. 아래 코드를 실행해보세요.

import torch
print(torch.cuda.is_available())

만약 여전히 False가 출력된다면, 다음 단계를 따라해주세요.

  1. NVIDIA GPU 드라이버를 최신 버전으로 업데이트합니다. NVIDIA 공식 웹사이트에서 드라이버를 다운로드하실 수 있습니다.

  2. CUDA와 cuDNN을 설치합니다. PyTorch와 호환되는 CUDA 버전을 설치해야 합니다. PyTorch 1.10.0 기준으로 CUDA 11.3을 지원하므로, 이 버전을 설치하는 것이 좋습니다. CUDA를 설치한 후, cuDNN 라이브러리도 설치해주세요. CUDA와 cuDNN 설치 방법은 이 공식 문서를 참고하시면 됩니다.

  3. 환경 변수를 설정합니다. 시스템 환경 변수에 CUDA_HOME, CUDA_PATH, PATH를 추가해주세요. 아래와 같이 설정하시면 됩니다.

    CUDA_HOME: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3
    CUDA_PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3
    PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\libnvvp
    
  4. 컴퓨터를 재부팅합니다.

이제 다시 한 번 torch.cuda.is_available()를 실행해보세요. 만약 여전히 문제가 해결되지 않았다면, 추가적인 정보를 제공해주시면 도움을 드리겠습니다. 화이팅!


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