[Python] pytorch란, 파이토치란, pytorch install, 파이토치 인스톨, 파이토치 설치

pytorch란, 파이토치란, pytorch install, 파이토치 인스톨, 파이토치 설치

pytorch란

 

PyTorch는 Python을 위한 오픈소스 머신 러닝 라이브러리입니다.

자연어 처리, 딥러닝 등을 구현하기 위한 라이브러리입니다.

GPU 사용을 통해 빠른 연산이 가능합니다.

FaceBook에서 만들어졌습니다.

 

pytorch 설치하기

1. pytorch 를 설치하려면 먼저 아래 공식홈페이지에 접속해줍니다.
https://pytorch.org/


2. 스크롤을 좀 내리면 아래 스크린샷과 같이 INSTALL PYTORCH 라는 부분이 보입니다.
각자의 사정에 맞는 옵션을 선택해주면 됩니다.

3. 각 옵션의 의미가 무엇인지는 아래와 같습니다.
1) PyTorch Build : 파이토치의 어떤 버전을 사용할 것인지 입니다.
- Stable : 안정화된 버전입니다.
- Preview(Nightly) : nightly 빌드버전으로, 현재 기준으로 가장 최신의 버전입니다. 다만 버그등이 있을 수 있는 요지가 있습니다.
- LTS : Long Term Support의 준말로, 장기간에 걸쳐 지원되는 소프트웨어 입니다. legacy system 등 오래된 환경이나, 앞으로 버전업을 자주 하지 않을 경우 이 버전이 추천됩니다.

2) Your OS : OS는 operating system의 약자로, 컴퓨터에 설치된 운영체제를 뜻합니다.
- Linux : 리눅스용 환경에서 사용할 경우 선택합니다.
- Mac : 맥용 환경에서 사용할 경우 선택합니다.
- Windows : 윈도용 환경에서 사용할 경우 선택합니다.

3) Package
- Conda : anaconda (아나콘다라)는 파이썬 패키지 관리를 쉽게할 수 있는 파이썬 배포판을 설치했을 경우에 사용합니다.
anaconda는 https://www.anaconda.com/ 을 통해 설치파일을 다운로드 받을 수 있습니다.
- Pip : pip는 파이썬 패키지 인스톨러 관리 프로그램으로, 파이썬을 이미 설치하셨으면 기본적으로 설치되어 있는 프로그램입니다.
파이썬만 설치했다면 이 옵션을 선택합니다.
- LibTorch : 바이너리로 만들어진 라이브러리를 다운로드 받고 싶다면 이 옵션을 선택합니다.
- Source : 원본소스를 이용해서 빌드하여 사용하고 싶을 경우 이 옵션을 선택합니다.

4) Language
- Python : 파이썬 언어를 사용할 경우 이 옵션을 선택합니다.
- C++ / Java : C++언어나 자바 언어를 사용할 경우에 이 옵션을 선택합니다.

5) Compute Platform
- CUDA : Compute Unified Device Architecture의 준말로, NVIDIA에서 GPU computing을 지원하여 강력한 병렬처리를 할 수 있는 플랫폼입니다.
NVIDIA의 GPU를 사용한 빠른 컴퓨팅을 하실려면 이 옵션을 선택합니다.
- ROCM : Radeon Open Compute Platform의 준말로, AMD에서 강력한 GPU computing을 지원하기 위한 소프트웨어 플랫폼입니다.
RADEON의 GPU를 사용한 빠른 컴퓨팅을 하실려면 이 옵션을 선택합니다.
이 환경을 사용할경우에 선택합니다.
- CPU : 별도의 그래픽카드를 사용하지 않는다면 이 옵션을 선택합니다.

6) Run this Command
위 옵션들을 선택하면 해당 부분에 커맨드가 뜨거나 링크가 뜹니다.

아래 예시처럼 말이지요

 

 

 

링크가 있을경우 링크를 클릭하면 해당하는 파일이 다운받아지고,
커맨드가 있을 경우 커맨드창에 해당 내용을 입력해주면 됩니다.
 

  설치예시 - 윈도, conda

저같은 경우에는 안정화된 버전을 쓰고싶어서 stable버전으로,
사용하고 있는 PC환경은 windows,
package는 가장 편한 conda를 사용하고 있으며,
각종 머신러닝 라이브러리를 사용하기위해 python을,
GPU는 따로 없어서 CPU로 선택했습니다.

 

 

그리고 나서 Run this Command에 있는 내용을 커맨드창에 입력해줍니다.

 

 

  클라우드에서 사용하기

2022년 5월 현재 pytorch는 아래 클라우드환경에서도 사용할 수 있습니다.

 

- alibaba cloud (알리바바 클라우드) : https://cn.aliyun.com/product/bigdata/learn

- amazon web services (aws, 아마존 웹서비스) : https://aws.amazon.com/ko/pytorch/

 

- google cloud platfororm (gcp, 구글 클라우드 플랫폼) : https://azure.microsoft.com/en-us/develop/pytorch/

 

- Microsoft Azure (마이크로소프트 애져) : https://azure.microsoft.com/en-us/develop/pytorch/

 

  이전버전 사용하기

파이토치 최신버전이 아니라 옛날 버전을 사용하고 싶다면 아래 명령어를 사용하면 됩니다.


OSX (맥)의 경우 아래 명령어를 이용하여 설치할 수 있습니다.

# conda
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 -c pytorch

#pip
pip install torch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0

 

 

윈도의 경우 아래 명령어들을 이용하여 설치할 수 있습니다.

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CUDA 11.3
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

# CPU Only
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cpuonly -c pytorch

# ROCM 4.2 (Linux only)
pip install torch==1.10.0+rocm4.2 torchvision==0.11.0+rocm4.2 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# ROCM 4.1 (Linux only)
pip install torch==1.10.0+rocm4.1 torchvision==0.11.0+rocm4.1 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# ROCM 4.0.1 (Linux only)
pip install torch==1.10.0+rocm4.0.1 torchvision==0.10.1+rocm4.0.1 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# CUDA 11.1
pip install torch==1.10.0+cu111 torchvision==0.11.0+cu111 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# CUDA 10.2
pip install torch==1.10.0+cu102 torchvision==0.11.0+cu102 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# CPU only
pip install torch==1.10.0+cpu torchvision==0.11.0+cpu torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

좀 더 여러가지 버전들을 확인하고 싶다면 아래 링크를 통해 확인이 가능합니다.
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

 

 

총평

인스톨도 참 여러가지 잘 지원해준다는 생각을 했습니다.
최근 머신러닝의 대세 언어는 python인데, C++과 Java까지 챙겨준다니 정말 친절한거 같습니다.
하지만, 환경에 따라 각각 다른 설치파일이 존재하고 설치방법이 다양하니 괜히 복잡한거 같습니다.
다음에는 기회가 되면 파이토치 사용법, 파이토치 샘플코드도 작성해보겠습니다.

 

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