[WSL-Ubuntu] Pytorch & Pytorch3d & CUDA 버전 설치

오늘은 pytorch, pytorch3d, cuda-toolkit 또는 cuda를 버전에 맞게 설치하는 방법을 소개하고자 한다. 

우선, 아래와 같이 가상환경을 생성해준다.

VENV 생성

conda create -n myenv python=3.8  # 예시로 Python 3.8을 사용
conda activate myenv

 

CUDA & CUDA-TOOLKIT & Pytorch 설치

그리고나서 아래 website를 참고해 pytorch와 cuda-toolkit 혹은 cuda를 한꺼번에 설치한다.

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/#v1110

Previous PyTorch Versions

 

글쓴이의 경우 아래 명령어를 사용했다. (사용자마다 GPU에 따라 다른 cuda version을 사용해야함에 주의)

# CUDA 12.1
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

 

만약, cuda-toolkit가 버전에 맞지 않게 설치된 경우 기존의 cuda-toolkit나 cuda*를 삭제(conda remove <라이브러리>)하고 다시 버전에 맞는걸로 설치해주면 된다. 특히, 아래 website가 다양한 버전의 cuda-toolkit를 설치할 수 있도록 알려준다. 또는 아래 명령어도 사용할 수 있다.

conda install -c anaconda cudatoolkit==12.1

https://anaconda.org/nvidia/cuda-toolkit

Cuda Toolkit :: Anaconda.org

Pytorch3D 설치

다음으로 pytorch3d를 설치해주면 되는데, 아래 website에 다양한 방식의 설치 방법이 존재한다.

https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/INSTALL.md

pytorch3d/INSTALL.md at main · facebookresearch/pytorch3d

 

글쓴이는 아래와 같은 명령어를 넣었을 때 바로 잘 설치됐다.

conda install pytorch torchvision pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
conda install pytorch3d -c pytorch3d # Anaconda Cloud

 

Pytorch와 CUDA Version 호환 확인

그리고 만약 pytorch와 cuda version이 호환될 경우, 아래의 명령어를 차례대로 수행했을 때 주석처럼 나와야지 호환이 잘 된 경우이다.

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # True
python -c "import torch; print(torch.__version__)" # 2.1.2
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)" # 12.0

 

CUDA Version 확인

추가적으로, 본인이 설치해야할 cuda version을 모르고 있다면 아래 명령어를 통해 현재 GPU에서 최적의 CUDA Version을 확인할 수 있다. 특히, 여기에 나와있는 CUDA Version은 최소 cuda version이기 때문에 해당 cuda version 이상으로 설치하면 된다.   

nvidia-smi