VSCode 주피터 커널 등록 / CUDA에 맞는 torch 설치

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VScode 주피터 커널 등록

가상환경 생성 후 vscode에서 주피터 쓰고 싶으면 커널에 등록해줘야함.

$ conda create -n [가상환경이름] python=3.8

$ pip install ipykernel

$ python -m ipykernel install –user –name [가상환경이름] –display-name [가상환경이름]

• 터미널에서 가상환경이 안뜨는 경우

ctrl + shift + p → Python: select interpreter -> 가상환경 선택!

CUDA에 맞는 torch 설치

$ nvidia-smi

로 해당 쿠다 버전 확인 후 torch, torchvision 해당 쿠다에 맞게 install.

이전버전

ex) CUDA 11.3

$ conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

최신버전(CUDA 11.7 ↑?)

ex) CUDA 11.8

$ pip3 install numpy --pre torch torchvision torchaudio --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118

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CUDA 버전이 명시되지 않은 버전의 경우, 예를 들어 CUDA 11.4의 경우 cudatoolkit의 버전만 11.4로 맞출 경우 ‘PackagesNotFoundError’에러가 뜬다. 이럴 경우’-c nvidia’와 ’-c conda-forge’를 추가해주면 해결된다.

$ conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit==11.4 -c pytorch -c nvidia -c conda-forge