아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, neru.jeong님. PyTorch와 관련하여 겪고 계신 문제에 대해 도움을 드리고자 합니다. 문제 상황을 정리해보면, 맥프로(Intel CPU, Intel Iris Plus Graphics)를 사용하시면서 PyTorch를 설치하신 후 torch.cuda.is_available() 함수가 False를 반환하는 문제를 겪고 계신 것으로 보입니다. 또한, CUDA 버전과 PyTorch 버전의 호환성 문제를 해결하려고 시도하셨지만 여전히 문제가 해결되지 않았다고 하셨습니다.
먼저, torch.cuda.is_available() 함수가 False를 반환하는 이유는 여러 가지가 있을 수 있지만, 가장 기본적인 이유는 시스템에 NVIDIA GPU가 없거나, 설치된 CUDA가 PyTorch와 호환되지 않기 때문일 수 있습니다. 말씀하신대로 맥프로에는 Intel Iris Plus Graphics가 탑재되어 있고, 이는 NVIDIA GPU가 아니므로 CUDA를 사용할 수 없습니다. 따라서 torch.cuda.is_available()는 False를 반환하는 것이 정상입니다.
그러나 PyTorch는 CPU만을 사용하는 버전도 제공하므로, GPU가 없는 환경에서도 PyTorch를 사용할 수 있습니다. 다만, GPU를 사용할 수 없기 때문에 연산 속도가 느릴 수 있습니다.
PyTorch를 CPU 환경에서 사용하려면, GPU 지원 없이 PyTorch를 설치해야 합니다. PyTorch 설치 페이지(Start Locally | PyTorch)에서 'CUDA' 옵션을 'None'으로 선택하고, 해당하는 명령어를 사용하여 설치하시면 됩니다.
예를 들어, Python 3.9와 호환되는 PyTorch CPU 버전을 설치하는 명령어는 다음과 같습니다:
pip install torch torchvision torchaudio
이 명령어는 GPU 지원 없이 PyTorch를 설치합니다. 설치가 완료된 후에는 PyTorch의 기능들을 CPU에서 사용할 수 있습니다.
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안녕하세요, PyTorch 사용에 어려움을 겪고 계신 것 같아 안타깝습니다. 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 최선을 다하겠습니다.
문제 상황을 정리해보겠습니다. 맥프로를 사용하고 계시며, Intel CPU와 Intel Iris Plus Graphics를 탑재하고 있습니다. PyTorch를 설치하셨지만, torch.cuda.is_available() 함수가 False를 반환하여 GPU 사용이 불가능한 상황입니다. CUDA 버전과 PyTorch 버전을 맞추려고 시도하셨지만, 맥OS에서는 CUDA Toolkit 12.1 이상 버전이 지원되지 않아 11.7 버전으로 다운그레이드를 고려하고 계신 것으로 보입니다.
먼저, Intel Iris Plus Graphics는 NVIDIA의 CUDA를 지원하지 않는 내장 그래픽 카드입니다. 따라서 torch.cuda.is_available()가 False를 반환하는 것은 정상적인 동작입니다. CUDA는 NVIDIA의 GPU에서만 작동하며, Intel GPU나 AMD GPU에서는 사용할 수 없습니다.
PyTorch는 CPU만 사용하는 버전과 CUDA를 사용하는 버전이 있습니다. 맥에서는 NVIDIA GPU가 아닌 경우, CPU 버전의 PyTorch를 사용해야 합니다. 따라서 CUDA Toolkit을 설치하거나 버전을 맞추는 것은 필요하지 않습니다.
PyTorch를 CPU 모드로 사용하기 위해 다음과 같이 설치할 수 있습니다:
# PyTorch CPU 버전 설치
pip install torch torchvision torchaudio
이렇게 설치하면 GPU가 없는 시스템에서도 PyTorch를 사용할 수 있습니다. GPU를 사용하지 않으므로, torch.cuda.is_available()는 여전히 False를 반환할 것입니다. 하지만 PyTorch의 모든 기능을 CPU에서 사용할 수 있습니다.
PyTorch를 사용하면서 GPU 가속이 필요한 경우, Google Colab과 같은 클라우드 기반의 서비스를 사용하는 것을 고려해볼 수 있습니다. Google Colab은 무료로 GPU를 제공하며, PyTorch와 같은 머신러닝 라이브러리가 사전에 설치되어 있어 바로 사용할 수 있습니다.
PyTorch 설치와 관련된 자세한 정보는 공식 PyTorch 웹사이트의 설치 가이드를 참조하시기 바랍니다:
mac으로는 시도해보지 않았지만,
pytorch페이지에서 지원하는 cuda version을 설치한 후 그 버전에 맞는 torch torchvision torchaudio를 설치하는 게 맞긴 합니다.
여기까지는 모두 인터넷 상에 자주 나와있는 내용이고 저 역시 Cuda 재설치 후
버전을 맞게 해도 안되더라고요..
결론적으로 저는 torch와 관련된 모든 패키지를 미리 삭제한 뒤 nvidia-driver, cuda, cudnn을 재설치하고나서 torch 관련패키지를 설치했고 그결과 torch.cuda.is_available() 입력 시 True를 반환하게 되었습니다.
예외사항도 있겠지만 이 방법도 한 번 시도해보세요.
yoonsu님께서 답글을 남겨주셔서 뒤늦게 저도 보게 되었네요. 검색을 통해 발견하시게 되는 분들이 계실 것 같아 저도 답글을 남깁니다. (앞서 답글 남겨주신 @yoonsu 님 감사합니다 )
PyTorch를 비롯하여 대부분의 딥러닝 프레임워크들은 다차원의 실수(real number)들을 빠르게 연산하기 위해 GPU를 필요로 합니다. NVIDIA의 GPU들은 CUDA가, AMD의 GPU들은 ROCm이 GPU를 활용하여 빠르게 연산을 할 수 있는 기능을 지원하고 있습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
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