지미뉴트론 개발일기

CUDA 및 파이토치 버전 확인 및 관리 Pytorch를 사용하는 경우 CUDA 버전을 확인하고, 쿠다와 호환이 잘 되는 파이토치 버전으로 변경해주어야 하는 경우가 있을 수 있습니다. 이번 글에서는 간략하게 파이토치를 최적으로 사용하기 위한 환경에 대해 점검하고 버전을 관리하는 방법을 말씀드려보도록 하겠습니다. 쿠다 버전 확인법 CUDA 버전을 확인하는 방법은 명령 프롬프트에 $ nvcc --version를 입력하시거나, ipynb 파일의 셀 내에 !nvcc --version를 입력해주시면 됩니다. 출력 결과에서 마지막 줄의 숫자를 확인해보시면 됩니다. 예시로 코랩 환경에서 CUDA의 버전을 조회해본 결과, 11.1 version을 사용하고 있는 것을 알 수 있었습니다. 혹은, 아래의 pytorch ve..

이번 포스팅에서는 파이토치를 사용하기 위한 첫 단계로, 텐서를 선언하는 여러 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 파이토치 텐서 변환 (list, array -> tensor) 우선 리스트를 텐서로 변환하는 방법부터 살펴보도록 하겠습니다. import torch list_ex = [1, 2, 3, 4.5] tensor_int = torch.IntTensor(list_ex) # integer tensor -> 1, 2, 3, 4 tensor_long = torch.LongTensor(list_ex) # long tensor -> 1, 2, 3, 4 (int보다 더 큰 범위 가능) tensor_float = torch.FloatTensor(list_ex) # float tensor -> 1.0, 2.0, 3..