WSL2에서 CUDA 사용할 수 있도록 PyTorch 설치하는 방법Deep Learning & Machine Learning/Tensorflow&PyTorch 개발환경2024. 3. 16. 16:58@webnautes

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WSL2에서 CUDA 사용할 수 있도록 PyTorch 2.0 설치하는 방법을 다룹니다.

2023. 8. 4 최초작성

2024. 1. 9 CUDA 따로 설치 안함.

2024. 3. 16 NVIDIA 그래픽 카드 드라이버 설치 방법 분리

우선 윈도우에 WSL2를 설치하여 Ubuntu를 사용할 수 있는 환경을 만들어야 합니다. 아직 설치안되어 있다면 아래 포스트를 따라 진행하세요.

WSL2를 설치하여 Ubuntu 22.04 사용하는 방법

Miniconda 개발 환경 설치

다음 포스트를 참고하여 Miniconda 개발환경을 설치하세요. Ubuntu 설명을 따라하면 됩니다. 파이썬 프로젝트 별로 패키지를 따로 관리할 수 있습니다. 주의할 점은 Miniconda를 설치 후, WSL 창을 새로 열어야 conda 명령이 가능해집니다.

Visual Studio Code와 Miniconda를 사용한 Python 개발 환경 만들기( Windows, Ubuntu)

NVIDIA 그래픽 카드 드라이버 설치

다음 포스트를 참고하여 최신 버전 NVIDIA 그래픽 카드 드라이버를 설치하는 것을 권장합니다. 최신 버전 PyTorch에서 최신 버전 CUDA를 요구하는 경우에 최신 버전의 NVIDIA 그래픽 카드 드라이버 설치가 필요하기 때문입니다.

특별한 경우를 제외하고는 CUDA를 따로 설치할 필요는 없습니다.

Windows에 NVIDIA 그래픽 카드 드라이버 설치하기

다음 포스트를 참고하여 PyTorch를 설치합니다. 주의할 점은 Miniconda를 설치 후, WSL 창을 새로 열어야 conda 명령이 가능해집니다.

Ubuntu 22.04에 CUDA 사용할 수 있도록 PyTorch 설치하는 방법

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