728x90 반응형 SMALL conda5 [PyTorch] AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled torch와 cuda 버전이 맞지 않아 출력되는 에러이다. 따라서, 공식 홈페이지에서 가이드대로 설치를 진행한다. 현재 Windows의 PyTorch는 Python 3.8 ~ 3.11만 지원하고 Python 2.x는 지원되지 않으므로 torch 가상 환경으로 파이썬 버전을 설치한다. conda create --name torch python=3.9 torch 가상 환경을 활성화하고 CUDA 11.8 또는 12.1을 설치한다. pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 그 다음, GPU를 사.. 2024. 3. 19. [PyTorch] Segmentation fault (core dumped) Segmentation fault (core dumped) 동일한 버전의 cuda가 torch와 호환되지 않을 가능성이 있다. 사용 중인 torch 버전이 쿠다와 호환되지 않는 경우 torch를 다시 설치해야 한다. CUDA에는 두 개의 API가 있다. 하나는 런타임 API이고 다른 하나는 드라이버 API이다. 각 API에는 자체 버전이 있다. nvidia-smi의 CUDA는 런타임 API를 나타내며 GPU 드라이버에 의해 설치된다. nvcc의 CUDA는 CUDA 툴킷에 의해 설치된다다. https://pytorch.org/get-started/previous-versions/에서 nvidia-smi로 확인한 cuda 버전을 설치해준다. # CUDA 11.8conda install pytorch==2.5.. 2024. 1. 24. 'conda'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는배치 파일이 아닙니다. 'conda'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는배치 파일이 아닙니다. 위 에러는 환경 변수의 path에 conda경로가 설정되어 있지 않은 경우에 발생한다. 따라서, 경로 설정을 해주면 해결가능 하다. 시스템 환경 변수 편집 윈도우 아이콘 옆의 검색을 활용하여 시스템 환경 변수 편집을 찾는다. 그 다음 환경 변수를 클릭하고 Admin에 대한 사용자 변수 중 Path를 선택하고 편집을 누른다. 그리고 새로 만들기로 conda의 경로를 설정해준다. anaconda C:/Users/Admin/anaconda3 C:/Users/Admin/anaconda3/Library C:/Users/Admin/anaconda3/Scripts miniconda C:/Users/Admin/minico.. 2023. 11. 29. [TensorFlow] Mac M1에서 TensorFlow 설치 Mac M1에서 TensorFlow 설치 맥 m1 노트북에 아직 파이썬을 위한 어떤 개발환경이 설치되지 않았다고 가정한다. miniforge를 설치하고 다시 tensorflow를 설치하고 하드웨어 가속기 플러그인인 tensorflow-metal까지 설치한다. https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/ brew 설치 $ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" $ echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> /Users//.zprofile $ eval "$(/opt/homebre.. 2022. 9. 2. [Python] 가상환경 (pyenv / virtualenv / conda) 가상환경 python에서는 한 라이브러리에 대해 하나의 버전만 설치가 가능하다. 여러개의 프로젝트를 진행하게 되면 문제가 발생한다. 따라서 작업을 바꿀때마다 다른 버전의 라이브러리를 설치해야한다. 이를 방지하기 위한 격리된 독립적인 가상환경을 제공한다. 일반적으로 프로젝트마다 다른 하나의 가상환경을 생성한 후 작업을 시작하게 된다. venv : Python 3.3 버전 이후 부터 기본모듈에 포함됨 virtualenv : Python 2 버전부터 사용해오던 가상환경 라이브러리, Python 3에서도 사용가능 conda : Anaconda Python을 설치했을 시 사용할 수있는 모듈 pyenv : pyenv의 경우 Python Version Manger임과 동시에 가상환경 기능을 플러그인 형태로 제공 py.. 2022. 2. 10. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
