7-2 윈도우즈 10에서 Anaconda3 PyTorch를 설치하자

윈도우즈 7에서 쉽게 PyTorch가 설치되어 동일한 방법을 적용하였으나 윈도우즈 10에서는 역쉬 실행이 되지 않아 새로운 방법을 찾아 시도하였다. 따라서 윈도우 7에서의 방법을 체크하면서 다른 새 방법을 구체적으로 알아보자.

일단 윈도우즈 10에서 아나콘다가 이미 깔려 있으므로 Anaconda Prompt 창을 열어서 conda install pytorch-cpu –c pytorch 코맨드 라인 명령을 실행해보자.
중간에 Proceed([y]/n)? 가 나타나면 y를 입력하고 계속 설치를 진행하자.
무사히 설치가 완료되었으면 conda list 명령을 사용하여 아래 그림에서처럼 pytorch-cpu 버전이 설치되었는지 확인한다.

그 다음 conda list 명령을 사용하여 pip 와 Python이 설치되었는지를 확인해 보자. pip 과 아울러 python 3.6 버전이 설치되어 있음이 확인되었으면 pip install torchvision 코맨드 라인 명령을 실행한다. 이것으로 윈도우즈 7에서의 설치 방법을 사용하여 설치가 완료 되었다. 일단 윈도우즈10 시스템을 한번 껏다가 다시 부팅 시킨 후 Anaconda Navigator를 통해 Spyder3 편집기를 오픈하자. 이 단계에서부터 안된다. 어떤 에러도 검출되지 않았으나 아나콘다 스파이더 편집기에서 실행이 되지 않았다. 여기까지가 윈도우즈 7에서 사용했던 방법이다.

윈도우즈7에서의 설치방법이 통하지 않는다는 것을 확인했으므로 다시 다른 방법으로 시도해 보자. 우선 아나콘다 명령 창에서 좀 다른 코맨드 라인을 실행 시키자. 중간에 Y/n를 물어보면 Y를 입력하여 계속 실행 시킨다. 그다지 시간이 걸리지는 않는다. MKL 은 아나콘다에서 무료로 설치해 쓸 수 있는 영양제 같은 Intel Math Kernel Library 이다. 즉 CPU가 대부분 인텔이므로 AMD 버전이 아니라면 큰 문제는 없을 것이다.

conda install –c anaconda mkl

이어서 다시 install 코맨드 라인을 실행 시키자.
conda install –c pytorch pytorch torchvision
중간에 Y/n를 물어보면 Y를 입력하고 계속 진행 시킨다. 이 단계에서는 10분가량 시간이 소요되었다.

마지막으로 코맨드 라인 명령 pip install torchvision 을 실행하였다. 이미 앞에서 한번 실행을 했어서인지 already satisfied 라는 메시지를 주었다.

PC를 재부팅 시키지 않은 상태에서 아나콘다 Navigator 와 스파이더 편집기만을 껏다가 다시 켰다. Navigator에서 Application on 이 base(root) 임을 확인하자. TensorFlow는 별도로 Virtual Environment 로 처리되어 있어 텐서플로우와 수반되는 여러 패키지가 서로 엮여 있으나 Pytorch는 TensorFlow와 대등한 자격의 머신 러닝 라이브러리이므로 base(root)에서 그냥 끌어다 쓰면 된다. Tensorflow 의 Virtual Environment와 엮이면 import torch 명령 실행부터 에러가 나오니 절대 섞이지 않도록 주의하자.

Navigator에서 스파이더 편집기를 Launch 시키자. 스파이더 편집 창에서 한 줄짜리 import torch 명령을 코딩하여 실행 해보자. 또는 셀에서 실행해 보아도 된다.

TensorFlow 코드 실행 때와 비교해서 코드 헤더 영역에 import torch가 한줄 있는 것 외에는 아무런 차이가 없다.

새로운 방법에 의해서 PyTorch를 성공적으로 설치했으므로 어떤 차이가 있는지 알아보기 위해 conda list 결과를 살펴보자. 2종류의 pytorch가 설치되었음을 알 수 있다. 한편 윈도우즈 10 방법으로 설치한 결과는 py3.6_cuda90_cudnn7_1 로 명명되어 있는 것으로 보아 GPU가 있는지 없는지 따져서 설치를 한듯하다.

인터넷에서 가져온 지난번 예제코드 #pytorch_example_01을 실행해 pytorch가 제대로 실행되는지 각자 확인해 보도록 한다.

제대로 성공했으면 재미난(?) 예제로 가득찬 PyTorch 튜토리알 사이트로 가서 먼저 놀고 있을터이니 빨리들 방문해 보시기 바랍니다.