Wsl, CUDA, Cudnn, Miniconda, PyTorch 설치

1. wsl2 설치 

powershell 관리자 권한으로 실행하고, 아래와 같은 명령어를 실행합니다.

wsl --install

이후 설치가 완료되었다면, PC를 재부팅 후 사용자 계정을 등록합니다.

 

 

 

2. nvidia 그래픽카드 driver 설치

 

 

 

3. CUDA 설치

본인 그래픽카드에 맞는 CUDA Toolkit  버전을 설치합니다.
아래와 같이 옵션을 선택한 후 나오는 명령어들을 복사하여 붙어넣습니다.

 

 

설치가 완료되었다면 bashrc 편집을 위해 gedit 설치합니다.

sudo apt update
sudo apt install gedit

 

 

bashrc에 아래와 같은 내용을 추가해줍니다. 

gedit ~/.bashrc

 

 

 

단, 본인의 CUDA버전을 작성해서 추가(무지성 복붙x)

export PATH=/usr/local/cuda-11.x/bin:${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.x/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

 

 

변경된 내용을 활성화하고, CUDA버전 확인

source ~/.bashrc
nvcc --version

 

 

 

 

4. Cudnn 설치

Cudnn설치를 위해 주소에 접속하고, NVIDIA로그인합니다.
이후 본인이 설치한 CUDA버전에 맞는 Cudnn설치합니다(Local Installer for Linux x_86_64(Tar))

 

 

다음은 C/user/사용자명/Downloads에 설치된 cudnn파일을 우분투 드라이버로 옮겨줍니다.

cd /mnt/c/user/사용자명/Downloads

 

 

아래와 같은 명령어를 실행하여 우분투 드라이버로 이동

mv '다운받은 cudnn 파일' /home/유저명

 

 

이후 cd명령어를 사용하여 우분투 드라이버로 돌아와 아래와 같은 명령어를 실행하여 압축을 해제합니다.

tar -xvf 'cudnn파일'

 

 

 

5. Miniconda 설치

아래와 같은 명령어들을 차례대로 실행하여 Miniconda설치를 진행해줍니다.

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Miniconda 설치를 완료하였다면, 터미널을 종료하고 새로운 터미널을 열어줍니다.
프롬프트 앞에 (base)가 추가된것을 확인합니다.

 

 

 

 

6. 가상환경 생성 및 PyTorch 설치

우선 가상환경을 만들어줍니다.

conda create -n 가상환경이름

conda activate 가상환경이름

 

 

이후 링크를 접속하여 본인이 설치한 버전에 맞는 Pytorch를 설치해줍니다.

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

 

 

이후 아래와 같은 작업을 진행하여 True가 반환되는지 확인합니다.

import torch
print(torch.cuda.is.available())