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:: Develop/ML & DL

[Linux/Ubuntu] 파이토치(Pytorch)를 설치하고 구성 해보자 !

| 파이토치( Pytorch )에 입문하다.

 

   그동안 ML/DL을 사용할 때 대부분은 텐서플로우(Tensorflow) 그리고 케라스(Keras)를 사용했었다. 사용하면서 불편함을 느끼지 못했고 무엇보다 익숙한 라이브러리다 보니 다른걸 접해볼 생각을 하지 않았다 ( 라이브러리 고민 할 시간에 결과를 더 빨리 만들어 내고 싶었을 수도 ) 그러던 중 새로운 프로젝트에 들어가면서 기존에 먼저 구현 했었던 선행 프로젝트들을 Catch Up 하는 과정이 필요했다. 연구들이 Open Source로 진행 되어 있는게 많아서 직접 코드를 열어보니 대부분이 Pytorch로 구현되어 있었다. Tensorflow는 너무 복잡하고 Keras는 너무 단순하고 그 중간이 PyTorch 여서 그런걸까 싶었다. 이유가 어찌 되었건 PyTorch가대세 라이브러리로 조금씩 자리 매김 하고 있음에는 틀림 없었다. 솔직히 PyTorch가 기존의 라이브러리보다 획기적으로 편리한 측면을 보았다거나 더 좋은면을 발견해서 라기 보다 지금이 아니고 나중으로 미루다 보면 내가 사용하지 못할 Tool로 남을것 같았기에 이번 기회에 살짝 건들여 보기로 했다.

 

| Install 하기전에 

   기존에 사용하던 Dev Server는 Linux Ubuntu 16.04.4 LTSTITAN XP*2ea 가 달려있는 GPU 환경이다. 이전에 한번이라도 GPU 관련 딥러닝 환경 설정을 해보았다면 CUDA와 CUDNN을 딥러닝 라이브러리와 호환 시키는 과정이 그렇게 호락호락 하지 않다는 것을 알 것이다. 제발 지금 버전과 Pytorch가 호환되길 바라면서 한번 버전을 찍어보도록 하자.

 

python --version

내 Python 버전은 python 3.6.9 였다.

 

nvcc --version

내 Cuda 버전은 9.1 이었다.

 

 

| Install을 해볼까 ?

 

자 그럼 기도를 하면서 Pytorch 공홈으로 가보자. (https://www.pytorch.org) 공홈 메인페이지에서 조금만 아래로 내리면 나에게 맞게 Install을 할 수 있는 환경이 구성되어있다.

 

 

아 ....... 실화인가 싶었다. CUDA 버전이 9.2부터 라니 ..... 정말 진짜 그럴까 싶어, 일단 희망을 품고 9.2 버전으로 해서 설치를 해보았다. 설치 명령어는 위에 나오니 그대로 복사해서 사용하자.

 

 

제발 제발 제발 이슈 없이 실행 되길 바라면서 설치하자

 

일단은 Success ! 를 보여주고 있으니, 어차피 설치해야할 나머지 라이브러리도 설치해주자. 토치비전 (torchvision)과 토치텍스트(torchtext) 설치.

 

pip3 install torchvision torchtext

 

 

오호라 .. 일단은 큰 에러 없이 설치가 완료 되었다 ! 그럼 한단계 더 나아가보자.

어차피 설치해야할 모듈을 몇개 더 설치하자. numpy, matplotlib, sklearn 설치 !

 

pip3 install numpy matplotlib sklearn

 

 

좋아 여기까지 설치가 되었다면, 이제 성공적으로 설치가 되었는지 한번 테스트 해보자. (제발 에러가 없길 바라면서 )

 

| 설치가 모두 되었는지 체크해보자

git clone https://github.com/memoming/memomingLAB
cd memomingLAB/ML_DL/pytorch
python check_installation.py

 

모든 라이브러리가 설치가 완료 되었다면 아래와 같은 화면을 볼 수 있다.

 

 

설치가 안된 라이브러리가 있다면, 아래와 같이 보여주니 다시 설치를 시도하자.