Visual studio code, pipenv를 활용한 강화학습 개발 환경 꾸리기(2)
PyTorch 설치
이전 포스트에 이어서 이번에는 PyTorch 라이브러리를 설치해보겠습니다. PyTorch 공식 홈페이지에 Get Started 메뉴를 들어가면 자동으로 옵션을 잡아줍니다.
PyTorch 안정화 버전에 Windows OS에 pip, Python 그리고 CUDA를 사용해서 그래픽 카드에 학습 연산을 시키도록 하겠습니다.
pipenv는 pip 기반이라 말씀드렸습니다. 당연히 커맨드에서 pip3 대신에 pipenv 만 넣으면 설치가 될 것 같습니다. 하지만 안타깝게도 아래 커맨드는 정상적으로 동작하지 않습니다. 오히려 Pipfile에 흔적만 남기고 꼬여버리는 것 같습니다.
// 주의! 아래 커맨드 실행 금지
pipenv install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118그러니 위 커맨드는 실행하지 않도록 하겠습니다. 해결책은 여기 블로그 에서 찾았습니다.
pipenv에서는 --index-url 옵션을 사용할 수 없다고 합니다. index url을 다른 방식으로 pipenv에게 알려주기 위해 Pipfile을 고쳐줍시다. 새로운 url source를 파일에 추가합니다.
[[source]]
url = "https://download.pytorch.org/whl/cu118"
verify_ssl = false
name = "pytorch"
위 문구에서 118 부분은 버전에 따라 맞춰주시면 됩니다.
이제 아래 커맨드로 PyTorch 관련 패키지를 설치합니다.
pipenv install --index=pytorch torch torchvision torchaudio
잘 설치됐는지 확인하기 위해서 Pipfile.lock이 생겼는지 확인하고 Pipfile을 열어봅시다.
설치확인
PyTorch가 잘 설치되었는지 확인해보겠습니다. 공식 튜토리얼 에 소개된 방법으로 확인해 볼까요? 제 블로그의 튜토리얼도 최대한 공식 튜토리얼을 참고할 것입니다. 그래야 다음번에 다시 떠올리기도, 찾기도 쉽기 때문입니다.
공식 튜토리얼에서는 파이썬 인터프리터를 실행하라고 합니다. 우리는 그 전에 가상환경을 실행해야 합니다. PowerShell을 열고 내 가상환경이 있는 폴더에 들어가서 pipenv shell을 실행합니다.
pipenv shell
파이썬 인터프리터를 실행하고
python
그 다음 아래 코드를 넣고
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
출력이 잘되는지 확인!
tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
[0.8337, 0.9050, 0.2650],
[0.2979, 0.7141, 0.9069],
[0.1449, 0.1132, 0.1375],
[0.4675, 0.3947, 0.1426]])
CUDA가 잘 되는지도 공식 튜토리얼 따라서 진행해보시기 바랍니다.
import torch
torch.cuda.is_available()