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Pytorch에 대해서

Pytorch는 아래의 두 가지를 대상으로 하는 파이썬 기반의 과학 컴퓨팅 패키지다.

설치

설치환경은 아래와 같다.

운영체제 타입및 버전
# uname -a
Linux yundream 5.0.0-40-generic #44-Ubuntu SMP Wed Jan 15 02:03:45 UTC 2020 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
# cat /etc/issue
Ubuntu 19.04 \n \l

Python 및 Pip 버전
# pip --version
pip 18.1 from /home/yundream/virtualenvironment/pytorch/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)
# python --version
Python 3.7.3

CUDA 정보. 아주 저렴한 Nvidia 1050ti다.
# nvidia-smi       
Sun Mar  1 23:47:21 2020       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.14       Driver Version: 430.14       CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 105...  Off  | 00000000:06:00.0  On |                  N/A |
| 40%   32C    P5    N/A /  75W |    604MiB /  4036MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

torch를 설치한다.
# pip install torch torchvision

설치 테스트

PyTorch를 올바르게 설치했는지 확인해보자.
from __future__ import print_function
import torch

x = torch.rand(5,3)
print(x)
제대로 설치가 됐다면 아래와 같은 값이 출력될 것이다.
tensor([[0.5268, 0.3673, 0.5628],
        [0.6845, 0.9954, 0.1437],
        [0.3880, 0.6720, 0.7744],
        [0.0640, 0.4153, 0.3090],
        [0.0252, 0.8269, 0.5751]])
PyTorch에서 GPU 드라이버와 CUDA를 사용 할 수 있는지 확인해 보자. true가 출력되면 성공이다.
import torch
torch.cuda.is_available()

계속

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