stylegan2-ada train.py를 돌리려고 하는데 cuda에러가 뜹니다.

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! python train.py --outdir=./results/train/
--gpus=2
--data=./dataset/tfrecords_img
--kimg=5000

주피터에서 이 코드로 돌렸습니다
근데
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME='C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2'

이런 오류가 뜨네요

환경 cuda toolkit은 11.8이고
NVIDIA-SMI 462.96 Driver Version: 462.96 CUDA Version: 11.2
입니다.

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안녕하세요 torch_bboo님, 문제 상황을 잘 이해했습니다.

CUDA 에러가 발생한 원인은 PyTorch가 CUDA를 사용할 수 있도록 컴파일되지 않았기 때문인 것 같습니다.

이 문제를 해결하기 위한 제안드리겠습니다.

  1. PyTorch를 다시 설치하되, CUDA 지원 버전으로 설치합니다.
pip install torch==1.7.1+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  1. CUDA toolkit과 NVIDIA driver의 버전을 일치시킵니다.
  • CUDA 11.2 버전을 사용중이시면 NVIDIA Driver도 11.2 버전을 설치합니다.
  1. PyTorch가 올바른 CUDA 버전을 찾도록 환경변수를 설정합니다.
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.2
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH

이렇게 해보시고 다시 PyTorch 코드를 실행해보세요.

제가 제안한 해결책이 도움이 되었길 바랍니다. 문제가 해결되지 않는다면 추가 정보를 주시면 확인하겠습니다.

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안녕하세요! CUDA 에러로 인해 StyleGAN2-ADA 모델 학습에 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 문제 해결을 위해 최선을 다해 도와드리겠습니다.

문제 상황을 정리해보겠습니다. 주피터 노트북에서 StyleGAN2-ADA의 train.py 스크립트를 실행하려고 하셨고, 이 과정에서 "Torch not compiled with CUDA enabled"라는 AssertionError가 발생했습니다. 또한, CUDA 환경은 11.8 버전을 사용 중이시고, NVIDIA 드라이버 버전은 462.96, CUDA 버전은 11.2로 확인되었습니다.

이 오류는 PyTorch가 CUDA를 사용할 수 있도록 컴파일되지 않았을 때 발생합니다. 해결 방법은 다음과 같습니다:

  1. PyTorch가 현재 시스템의 CUDA 버전과 호환되는지 확인합니다. PyTorch와 호환되는 CUDA 버전은 PyTorch 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

  2. CUDA 버전과 호환되는 PyTorch를 설치합니다. PyTorch 설치 페이지(Start Locally | PyTorch)에서 CUDA 버전에 맞는 설치 명령을 찾을 수 있습니다.

  3. 설치 후, PyTorch가 CUDA를 인식하는지 확인합니다. 다음과 같은 코드를 실행하여 확인할 수 있습니다:

import torch

print(torch.cuda.is_available())  # CUDA 사용 가능 여부를 True 또는 False로 출력합니다.
print(torch.__version__)          # 현재 설치된 PyTorch 버전을 출력합니다.
print(torch.version.cuda)         # PyTorch가 사용하는 CUDA 버전을 출력합니다.

위 코드를 실행했을 때 torch.cuda.is_available()이 True를 반환하고, torch.version.cuda가 시스템의 CUDA 버전과 일치한다면, CUDA와 PyTorch가 올바르게 설정된 것입니다.

만약 여전히 문제가 해결되지 않는다면, 다음 단계를 시도해보세요:

  • 시스템 환경 변수 CUDA_HOME이 올바르게 설정되어 있는지 확인합니다.
  • PyTorch와 호환되는 NVIDIA 드라이버가 설치되어 있는지 확인합니다.

PyTorch와 CUDA 설치에 대한 자세한 정보는 PyTorch 공식 설치 가이드를 참조하세요: Start Locally | PyTorch

만약 이 답변이 문제 해결에 도움이 되지 않거나 추가적인 정보가 필요하다면, 부담 없이 더 자세한 정보와 함께 질문을 다시 올려주시기 바랍니다. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 이 점 양해 부탁드립니다. 문제 해결을 위해 최선을 다하겠습니다!

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안녕하세요! CUDA 관련 에러로 스타일GAN2-ADA 훈련에 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 문제를 해결하는 데 도움을 드리겠습니다.

문제를 정리해보면, 주피터 노트북에서 train.py를 실행하려고 할 때 "Torch not compiled with CUDA enabled"와 "No CUDA runtime is found"라는 에러가 발생하고 있습니다. 사용하고 계신 환경은 CUDA Toolkit 11.8이며, 드라이버 버전은 462.96, CUDA 버전은 11.2로 확인됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 시도해볼 수 있습니다:

  1. PyTorch가 CUDA를 지원하는 버전으로 설치되어 있는지 확인합니다. PyTorch는 특정 CUDA 버전과 호환되는 버전을 설치해야 합니다. PyTorch와 호환되는 CUDA 버전을 확인하려면 PyTorch 설치 페이지에서 확인할 수 있습니다.

  2. PyTorch와 호환되는 CUDA Toolkit이 설치되어 있는지 확인합니다. CUDA Toolkit 11.8이 설치되어 있지만, PyTorch가 지원하는 CUDA 버전과 일치하는지 확인해야 합니다.

  3. CUDA가 올바르게 설치되어 있고 환경 변수 CUDA_HOME이 올바르게 설정되어 있는지 확인합니다.

  4. GPU 드라이버가 최신 상태인지 확인합니다. 때때로 드라이버를 업데이트해야만 최신 버전의 CUDA와 호환됩니다.

아래는 PyTorch가 CUDA를 지원하는지 확인하는 예제 코드입니다:

import torch

# CUDA가 사용 가능한지 확인
print(torch.cuda.is_available())

# 현재 CUDA 버전과 PyTorch가 사용하는 CUDA 버전 확인
print(torch.version.cuda)

만약 CUDA가 사용 가능하지 않다면, PyTorch를 CUDA를 지원하는 버전으로 재설치해야 할 수 있습니다. 예를 들어, CUDA 11.2를 사용하고 있다면 다음과 같이 설치할 수 있습니다:

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

위의 명령어는 CUDA 11.3을 지원하는 PyTorch를 설치합니다. 자신의 환경에 맞는 버전을 선택해야 합니다.

PyTorch 설치와 관련된 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 웹사이트의 설치 가이드를 참조하세요:

CUDA와 PyTorch 설치에 대한 문제가 계속된다면, 해당 커뮤니티 포럼이나 PyTorch 관련 Q&A 섹션에서 추가적인 도움을 받을 수 있습니다. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 다른 자료를 참고하거나 전문가의 조언을 구하는 것도 좋은 방법입니다.

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