Anconda 환경 설정

이 글은 제가 추후에 보기 위해 간략히 작성한 글로 자세한 내용은 중간 중간에 있는 링크를 들어가서 봐주세요.

전체적인 흐름 정도 확인하시면 될 것 같습니다.

설치순서

• 설치환경
• 설치목적
• 소스코드 (필요 버전 확인)
• 윈도우 환경설정
• GPU 확인
• CUDA 10.2 설치 (Downgrade(11 → 10.2))
• cuDNN 설치
• 가상환경 구축
• PyTorch 설치

 

설치 환경

- Dell Precision 5540
- CPU : Intel(R) Core(TM) i9-9880H CPU @ 2.30GHz 2.30 GHz
- RAM : 32.0GB(31.7GB 사용 가능)
- OS : Windows 10 Pro (빌드 : 19045.4291)
- GPU : Quadro T2000 (4GB)

설치 목적

MKD(Multiresolution Knowledge Distillation)을 이용한 용접불량 이미지 검출 모델 개발 

소스 코드

Salehi_Multiresolution_Knowledge_Distillation_for_Anomaly_Detection_CVPR_2021_paper

https://github.com/Niousha12/Knowledge_Distillation_AD

GitHub - Niousha12/Knowledge_Distillation_AD

윈도우 환경 설정

https://theorydb.github.io/dev/2020/02/14/dev-dl-setting-local-python/

[Setup] 딥러닝 개발 환경 구축 한방에 끝내기

CUDA Downgrade (11 → 10.2)

https://tw0226.tistory.com/79

[CUDA] 윈도우 환경에서 CUDA 버전 변경

 

버젼 downgrade 확인 (cmd에서 vncc -V 입력)

 

설치 버전 확인

사용하려는 환경을 검색 후 맞는 CUDA 버젼을 확인하여 Downgrade를 했음. (requirements.txt)

torch==1.6.0
torchvision==0.7.0
sklearn==0.0
matplotlib==3.3.0
PyYAML==5.3.1
opencv-python==4.4.0.46
scipy==1.5

Anaconda 가상환경 설정

cuda toolkit이 설치가 안되어 chat GPT를 통해 확인한 아래 코드로 설치 함.

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

GPU 사용 가능여부 확인 코드

import torch

# GPU가 사용 가능한지 확인
if torch.cuda.is_available():
    # CUDA 장치를 얻습니다.
    device = torch.device("cuda")          
    print('GPU가 사용 가능합니다.')
else:
    print('GPU가 사용 불가능합니다.')
    device = torch.device("cpu")

# 랜덤한 행렬을 생성하여 GPU에 전송
x = torch.rand(3, 3).to(device)

# 행렬 연산 수행
result = torch.matmul(x, x)

print(result)

저는 torch와 cuda의 버전 확인이 어려웠습니다. 우여곡절 끝에 버전 맞췄습니다.

 

 

최종 확인