윈도우 아나콘다 CUDA 설치하기 : 주피터 노트북에서 CUDA 실행하기

 
cuda와 cudnn torch 모두 설치 이후 cmd에서는 cuda를 인식하는 데 성공했습니다.

 
이제 아나콘다에서 쥬피터 노트북을 실행시키기 위해 아나콘다 환경에서 확인해 보았는데 이상하게 계속 False가 났습니다. 파이썬의 버전 문제인가 싶어서 cmd에서 인식한 파이썬 버전으로 아나콘다에서 가상환경을 다시 만들어 준 후 실행해 보았지만 여전히 False가 뜨는 상태...

 
 
결국 cuda랑 cudnn 모두 삭제하고 다시 설치하기로 했습니다
벌써 몇 번째 시도인지...^_^....

 

 

 

                           Windows에 CUDA 설치하기                          

0. 제어판에 설치된 기존 Nvidia 삭제 

1. 본인의 그래픽 카드에 맞는 cuda 찾기 & 설치

2. 본인이 설치한 cuda 버전에 맞는 cudnn 설치
3. cudnn에 있는 bin, lib, include 폴더 안의 파일을 cuda 폴더내의 bin, lib, includ로 옮겨주기
4. 환경변수에 cuda lib, include path 등록해 주기
5. 아나콘다에서 extras_demo_suite >> deviceQuery.exe 실행
6. 아나콘다에서 기존 torch 관련 패키지 삭제
7. Pytorch에서 제공하는 명령어로 cuda 버전에 맞는 torch 재설치

 

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0. 제어판에 설치된 기존 Nvidia 삭제 
 

혹시 몰라 제어판에 있는 모든 Nvidia 삭제

 

 

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1. 본인의 그래픽 카드에 맞는 cuda 찾기 & 설치

2. 본인이 설치한 cuda 버전에 맞는 cudnn 설치

 

[ 개발 환경 설정 ] Windows 10 에 CUDA를 설치해보자!

 
위의 블로그 참고해서 cuda, cndnn 다운로드
 
주의!!
cuda, cudnn 설치 => 같은 버전으로 설치하기
예) cuda를 11.7을 설치했다면 cudnn도 11.x 버전으로 다운로드
 
저는 오류났을 때는 cuda 12.1 버전을 설치했었습니다.
파이토치 공식 팀에서 cuda 12 버전도 지원해 준다는 댓글(?)을 봤지만
 

이상하게 12.1로 torchvision이 설치가 안됐고
pytorch 사이트에서 11.7과 11.8에 대한 설치 명령어만 지원하고 있어서
11.7 버전으로 다운그레이드해서 재설치했습니다.
 
 
암튼
이제 다시 cuda를 다시 설치해 줍니다!

 

설치 이후 환경변수 편집 >> 시스템 변수에 아래와 같이 CUDA_PATH와 CUDA_PATH V{본인버전}이 있다면 CUDA가 성공적으로 설치된 것입니다!

 

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3. cudnn에 있는 bin, lib, include 폴더 안의 파일을 cuda 폴더내의 bin, lib, includ로 옮겨주기

 

이제 , 위의 블로그(https://teang1995.tistory.com/17)에서 말한 것처럼 cudnn 폴더 안에 있는 bin, include, lib 폴더에 있는 파일을 cuda 파일로 옮겨줍니다.
CUDA path는 시스템 변수에서 CUDA_PATH에 있는 경로를 복사해서 파일 탐색기에 붙여넣기 하면 됩니다

 

 

 

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4. 환경변수에 cuda lib, include path 등록해 주기

 

이후 다시 환경변수로 돌아와서  사용자 변수 >> Ptah 더블 클릭 >> 우측 새로 만들기 >> 환경 변수 편집에서 위에서 추가한 폴더 세 개 추가 >> 확인 >> 확인 >> 확인

 
 

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5. 아나콘다에서 extras_demo_suite >> deviceQuery.exe 실행

 

 

아나콘다에서 아래 명령어 실행
* cd는 다음 경로로 이동하겠다는 명령어, device Query.exe는 해당 파일 설치? 하겠다는 거

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\extras\demo_suite   * 본인 버전에 맞는 경로로 이동

deviceQuery.exe

 

 
PASS가 나왔다면 성공!
 
 

 

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6. 아나콘다에서 기존 torch 관련 패키지 삭제
7. Pytorch에서 제공하는 명령어로 cuda 버전에 맞는 torch 재설치

 

https://pytorch.org/get-started/locally/

PyTorch

 
 
이제 anaconda 환경에서 torch, torchvision, torchvggish 등... torch 관련된 모든 패키지를 삭제하고
위의 Pytorch 사이트에서 제공하는 명령어를 실행해 줍니다

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

 
 
 
이후 아나콘다 환경에서 다시 cuda가 설치 됐는지 확인해 봤더니 True로 성공! 

 
 
주피터 노트북에서도 성공적으로 cuda를 잡는 것을 확인했습니다!! ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ

 
여러 번 시도 끝에 지금에서야 성공했는데  cuda는 버전 설치에 꼭 유념해서 설치해야 할 것 같습니다...
 
설치 과정 다시 요약하면
본인의 그래픽 카드에 맞는 cuda설치
cuda에 맞는 cudnn 설치
cudnn에 있는 bin, lib, include 파일 cuda로 옮겨주기
환경변수에 cuda lib, include path 등록해 주기
아나콘다에서 extras_demo_suite >> deviceQuery.exe 실행
아나콘다에서 기존 torch 관련 패키지 삭제
Pytorch에서 제공하는 명령어로 cuda 버전에 맞는 torch 재설치
끝!
 
다들 설치 꼭 성공하세요 ㅠㅠㅠ