[Pytorch] pip3를 사용하여 Pycharm에 pytorch를 설치하는 방법 및 해당 버전의 CUDA Toolkit을 보고 설치하는 방법

【목차】

그래픽 카드(GPU 포함)에 해당하는 CUDA Toolkit 버전의 상한선 확인 CUDA Toolkit
설치
및 pip3 환경 변수 구성 Pytorch 공식 웹 사이트
에서
Pycharm 터미널에 Pytorch 설치

1. 그래픽 카드(GPU 포함)에 해당하는 CUDA Toolkit 버전 상한 확인

1. NVIDIA를 검색하고 NVIDIA 제어판을 엽니다.

2. 시스템 정보를 열고 그래픽 카드를 확인합니다(아래 그림과 같이 NVIDIA GeForce RTX 30600 노트북 GPU).

3. 구성 요소를 선택하고 CUDA Toolkit의 상한을 봅니다(그림 11.6.134 참조).

2. CUDA 툴킷 설치

1. NVIDIA 공식 웹사이트로 이동하여 CUDA Toolkit의 해당 버전을 찾습니다(아래 표시된 대로 CUDA Toolkit 11.6.0).

공식 웹사이트 링크: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2. 해당 정보 선택 (Windows x86_64 11 (ie win11) exe (로컬) 아래와 같이)

3. 다운로드를 클릭합니다.

4. 지시에 따라 설치를 완료합니다.

3. pip3 환경 변수 구성

1. • pip3이 있는 폴더의 경로를 가져옵니다(아래 표시된 대로 D:\pytorch\pytorchbasis\venv\Scripts).

2. 시스템 > 시스템 정보를 열고 고급 시스템 설정을 선택합니다.

3. 환경 변수 선택

4. 사용자 변수 또는 시스템 변수의 Path 변수에 pip3이 위치한 폴더의 경로를 추가합니다(1번에서 설명한 대로).

4. Pytorch 공식 웹사이트에서 pip3 명령을 얻습니다.

1.前往Pytorch官网，选择对应信息（如下图Stable（1.13.1） Windows Pip Python CUDA 11.6，复制Run this Command内pip3命令）

官网链接： https://pytorch.org/

五、在Pycharm终端中安装Pytorch

1.打开Pycharm终端，在Pycharm终端中输入pip3，检测pip3是否可用（如下图则可正常使用pip3，若失败请重新尝试配置pip3环境变量）

2.在Pycharm终端中粘贴Pytorch官网的pip3命令（如下图则开始正常安装）

3.安装完成

4.测试，在py文件中输入如下内容并运行（如下图（版本信息请自行判断）则Pytorch安装完成，CUDA配置完成）