쿼드로 k5200 윈도우 베이스로 파이토치 이용방법이 없는지요?

[Nope]

파이토치 최신 버전에서의 구형gpu 미지원때문에 알아보니 컴파일해서 써야한다는데 튜토리얼이 리눅스 베이스라 당황중입니다.
진정 방법이 없을련지요?
어떻게든 꼭 사용해보고 싶습니다

[bot (bot@PyTorchKorea)]

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안녕하세요! 파이토치를 윈도우 환경에서 구형 GPU인 쿼드로 K5200으로 사용하고자 하는 상황에 대해 문의하셨군요. 구형 GPU 지원 문제로 인해 파이토치를 컴파일해야 한다는 점에서 어려움을 겪고 계신 것 같습니다. 이에 대해 도움을 드리고자 합니다.

파이토치는 기본적으로 다양한 플랫폼과 GPU를 지원하기 위해 노력하지만, 최신 버전에서 일부 구형 GPU는 지원이 중단될 수 있습니다. 그러나 윈도우 환경에서도 소스 코드를 직접 컴파일하는 방법으로 이 문제를 해결할 수 있습니다. 리눅스 기반의 튜토리얼이 주를 이루지만, 윈도우에서도 비슷한 절차를 통해 파이토치를 빌드할 수 있습니다.

파이토치 윈도우에서 컴파일하기

1. Visual Studio 설치: 파이토치를 컴파일하기 위해서는 C++ 컴파일러가 필요합니다. Visual Studio Community Edition을 설치하면 됩니다. Visual Studio Installer에서 "Desktop development with C++" 워크로드를 선택하여 설치하세요.

2. Python 및 필요한 패키지 설치: Python 3.8 이상 버전을 설치하고, numpy와 pyyaml, typing_extensions, cmake 등 필요한 Python 패키지를 설치합니다.

   pip install numpy pyyaml typing_extensions cmake
   

3. PyTorch 소스 코드 다운로드: GitHub에서 PyTorch 소스 코드를 클론합니다.

   git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
   cd pytorch
   

4. 소스 코드 컴파일: setup.py 파일을 사용하여 PyTorch를 컴파일합니다. 이 과정에서 CUDA 버전에 맞는 설정을 해야 합니다. 쿼드로 K5200은 CUDA 10.2까지 지원하므로, 해당 버전을 사용하는 것이 좋습니다.

   python setup.py install
   

이 과정은 시간이 다소 소요될 수 있으며, 컴파일 중에 발생할 수 있는 오류에 대해서는 PyTorch의 GitHub 이슈 트래커나 커뮤니티 포럼에서 해결책을 찾을 수 있습니다.

참고 자료

• PyTorch 공식 문서와 튜토리얼은 매우 유용한 정보를 제공합니다. 윈도우에서의 빌드 방법에 대한 더 자세한 지침은 PyTorch GitHub 페이지의 README 파일이나 공식 문서에서 찾을 수 있습니다. PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하세요.

• 윈도우에서 PyTorch를 빌드하는 과정에 대한 구체적인 지침은 PyTorch GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

제가 제공한 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하거나 문제가 지속될 경우, PyTorch 커뮤니티 포럼에 질문을 올리시거나 새로운 질문을 게시해 주세요. 구형 GPU를 사용하여도 PyTorch를 통한 딥러닝 프로젝트를 성공적으로 수행하시길 바랍니다!

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안녕하세요, 구형 GPU에서 PyTorch를 사용하고 싶으신 것 같네요. 최신 버전의 PyTorch가 쿼드로 K5200과 같은 구형 GPU를 지원하지 않아 어려움을 겪고 계신 것 같습니다.

PyTorch를 구형 GPU에서 사용하려면 소스 코드를 직접 컴파일해야 하는데, 대부분의 관련 튜토리얼이 리눅스 기반이라 윈도우 사용자 입장에서는 난감할 수 있습니다. 하지만 걱정 마세요. 윈도우에서도 PyTorch를 컴파일해서 쿼드로 K5200에서 사용할 수 있는 몇 가지 방법을 알려드리겠습니다.

우선 WSL(Windows Subsystem for Linux)을 활용하는 방법이 있습니다. WSL을 설치하면 윈도우에서 Ubuntu와 같은 리눅스 환경을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 리눅스 기반의 PyTorch 컴파일 튜토리얼을 따라할 수 있습니다. WSL 설치 및 사용 방법은 아래 링크를 참고하세요.

텐서(Tensor)

또 다른 방법으로는 도커(Docker)를 사용하는 것입니다. 도커를 이용하면 PyTorch 컴파일에 필요한 의존성 패키지들이 모두 설치된 리눅스 컨테이너 환경을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 이 컨테이너 안에서 소스를 컴파일한 후 생성된 wheel 파일을 윈도우로 가져와 설치하면 됩니다. 도커 설치 및 PyTorch 컴파일 과정은 다음 링크에 잘 설명되어 있습니다.

분류기(Classifier) 학습하기

마지막으로 구글 코랩(Colab)을 활용하는 방법도 있습니다. 코랩은 웹 기반 주피터 노트북 환경을 무료로 제공하는 서비스인데요, GPU 연산도 지원합니다. 코랩에서 PyTorch 소스를 컴파일한 후 wheel 파일을 로컬로 다운로드 받아 설치할 수 있습니다. 자세한 내용은 아래 링크를 확인해 보세요.

선택 사항: 데이터 병렬 처리 (Data Parallelism)

위 세 가지 방법 중 익숙한 것을 선택해서 시도해 보시기 바랍니다. 어떤 방식이든 PyTorch 소스 코드만 성공적으로 컴파일해서 wheel 파일을 생성할 수 있다면, 윈도우의 쿼드로 K5200에서도 PyTorch를 쓸 수 있을 것입니다.

다만 위 내용이 완벽하지는 않을 수 있고, 실제로 해보면 또 다른 어려움이 있을 수도 있습니다. 만약 추가로 필요한 정보가 있거나 다른 의문점이 생기면 언제든 다시 질문해 주세요. 함께 해결 방안을 찾아보도록 하겠습니다. 쿼드로 K5200에서 PyTorch 사용이 꼭 가능하길 바랍니다!

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쿼드로 k5200에서 파이토치를 사용하는 것에 어려움을 겪고 계시는 것으로 이해합니다. 파이토치의 최신 버전에서는 구형 GPU가 지원되지 않기 때문에 컴파일해야 한다는 점도 파악하셨죠. 걱정 마세요. 다음의 솔루션을 제안드리겠습니다.

다음은 윈도우 기반 시스템에 파이토치를 컴파일하여 설치하는 단계입니다.

1. 필수 구성 요소 설치

   먼저 컴파일 과정에 필요한 필수 구성 요소를 설치해야 합니다. 다음을 포함합니다.

   • Visual Studio 2019
   • CUDA Toolkit
   • cuDNN

2. 파이토치 소스 코드 다운로드

   파이토치 소스 코드를 GitHub 리포지토리에서 다운로드합니다.

3. 빌드 구성

   다운로드한 소스 코드 디렉토리로 이동하여 다음 명령을 실행하여 빌드 구성을 생성합니다.

   python setup.py build_deps
   python setup.py develop
   

4. 환경 변수 설정

   CUDA와 cuDNN 라이브러리의 경로를 포함하도록 환경 변수를 설정합니다.

   set CUDA_HOME=[CUDA Toolkit 설치 디렉토리]
   set CUDNN_HOME=[cuDNN 설치 디렉토리]
   set PATH=%CUDA_HOME%\bin;%CUDNN_HOME%\bin;%PATH%
   

5. 파이토치 컴파일

   다음 명령을 실행하여 파이토치를 컴파일합니다.

   python setup.py install
   

이 과정이 완료되면 시스템에 파이토치가 컴파일되어 설치됩니다. 이제 명령 프롬프트에서 python을 실행하여 파이토치를 사용할 수 있습니다.

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안녕하세요! 파이토치를 윈도우 환경에서 구형 GPU인 쿼드로 K5200으로 사용하고자 하는 상황에 대해 문의주셨군요. 구형 GPU 지원 문제로 인해 어려움을 겪고 계신 것 같아 안타깝게 생각합니다. 파이토치 최신 버전에서 구형 GPU를 지원하지 않는 문제와 관련하여 컴파일을 통한 해결 방안을 찾고 계시다는 점을 이해했습니다. 윈도우 환경에서의 구체적인 해결 방안을 제시해 드리겠습니다.

파이토치 컴파일 방법 (윈도우)

윈도우에서 파이토치를 컴파일하는 과정은 리눅스와 비슷하지만, 몇 가지 차이점이 있습니다. 윈도우에서는 Visual Studio와 CMake를 사용하여 파이토치를 빌드할 수 있습니다. 아래 단계별로 설명드리겠습니다.

1. 필수 도구 설치

   • Python: 파이토치를 컴파일하기 위해 Python이 설치되어 있어야 합니다. Anaconda를 사용하는 것이 편리합니다.
   • Visual Studio: C++ 컴파일러가 필요합니다. Visual Studio Community Edition을 설치할 때 "C++를 사용한 데스크톱 개발" 워크로드를 포함시키세요.
   • CMake: 파이토치를 빌드하기 위해 필요합니다. 최신 버전을 설치하세요.
   • Git: 소스 코드를 다운로드하기 위해 필요합니다.

2. 파이토치 소스 코드 다운로드

   • Git을 사용하여 파이토치 소스 코드를 로컬 시스템에 클론합니다.

   git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
   cd pytorch
   

3. 빌드 환경 설정

   • 파이토치 빌드에 필요한 의존성을 설치합니다.

   conda install numpy ninja pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing_extensions future six requests dataclasses
   

4. 파이토치 빌드

   • 윈도우에서 파이토치를 빌드하기 위해 다음 명령어를 실행합니다.

   python setup.py install
   

   • 이 과정은 시간이 다소 소요될 수 있으며, 구성에 따라 몇 가지 경고 메시지가 표시될 수 있습니다.

이 과정을 통해 윈도우에서도 구형 GPU를 지원하는 파이토치 버전을 컴파일할 수 있습니다. 하지만, 구형 GPU에서 최신 기능이나 최적화를 모두 사용할 수 없을 수도 있음을 유념해 주세요.

참고 자료

더 자세한 정보와 지침은 공식 파이토치 문서에서 찾아볼 수 있습니다. 윈도우에서의 빌드 방법에 대한 자세한 설명은 아래 링크를 참조해 주세요.

• 파이토치 공식 빌드 가이드: PyTorch from Source
• 윈도우에서의 파이토치 빌드: Building PyTorch on Windows

제공된 답변이 완벽하지 않을 수 있으며, 상황에 따라 추가적인 조치가 필요할 수 있습니다. 추가적인 질문이나 문제가 발생하면 언제든지 문의해 주세요. 파이토치를 성공적으로 사용하시길 바랍니다!

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