윈도우 10 PyTorch 환경 구성 - 설치

PyTorch

Torch라는 딥러닝 라이브러리가 있다. 정확히 말하면 루아(Lua) 언어로 작성 된 머신러닝 라이브러리이자 Scientific Computing 프레임워크이다.  문제는 이게 루아 기반이라 다른 라이브러리에 비하여 업데이트 속도도 느리고 사용자도 적었다. 그런데 이걸 페이스북이 주도해서 파이써닉 하게 바꾸는 프로젝트를 진행하였고 이게 바로 PyTorch가 되겠다.

PyTorch vs 텐서플로우

PyTorch는 DCG(Dynamic Computation Graph)를 지원하고 텐서플로우는 SCG(Static Computation Graph)를 메인으로 지원하고 DCG를 부가적으로 지원하기 위해 텐서플로우 폴드(TensorFlow Fold)라는 것을 사용한다. 문제는 폴드가 코드도 복잡하고 그래프 생성 속도가 늦기 때문에 그렇게 환영 받는 분위기는 아니라는 것이다. 또한 일반화 시키기에는 무리가 있지만 대부분의 경우 동일한 알고리즘을 PyTorch와 텐서플로우를 이용하여 구현할 경우 PyTorch의 코드 라인 수가 훨씬 적기 때문에 보다 간편한 개발이 가능하다.

Window 10 x64 PyTorch 설치(CPU+GPU)

일단 PyTorch는 텐서플로와 다르게 CPU, GPU 버전이 나뉘어져 있지 않고 그냥 단일 패키지만 존재한다. CUDA 지원 그래픽카드가 있으면 GPU 설정을 해주면 되고 없으면 기본적으로 CPU를 통해서만 학습이 이루어 진다. 또한 공식적으로 리눅스와 맥(OS X)를 지원하며, 리눅스의 경우 CUDA는 어떤 형태(conda, pip, source compile)로 설치하던지에 상관 없이 지원하지만 맥의 경우 직접 소스 컴파일해야 CUDA를 지원한다. 어쨌든 공식적으로는 윈도우 환경을 지원하지 않기 때문에 약간의 꼼수를 써야 한다.

텐서플로우 환경 구축 포스팅(링크)에서 "아나콘다에서 텐서플로우용 가상환경 만들기"까지 진행하되 아나콘다 프롬프트를 관리자 권한으로 실행하고 가상 환경은 python=3.6 기반으로 생성해야 한다.

> conda create -n tc python=3.6

> activate tc

> conda install -c peterjc123 pytorch

그리고 아래 링크에서 윈도우용 파이썬 확장 패키지 파일을 프롬프트에서 접근하기 쉬운 경로(c:\users\유저명\downloads)에 다운로드한다. 

다운 링크 #1 : https://www.dropbox.com/s/wso12fmfd55ysus/Kivy-1.10.1.dev0-cp36-cp36m-win_amd64.whl?dl=0

다운 링크 #2 : https://goo.gl/nL6cwc

관리자 권한으로 실행 한 아나콘다 프롬프트에서 다운로드 경로로 이동하고 다음의 명령어를 실행한다.

> pip install docutils pygments pypiwin32 kivy.deps.sdl2 kivy.deps.glew kivy.deps.gstreamer Kivy-1.10.1.dev0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

• Permission Denied 오류가 뜬다면 아나콘다 프롬프트를 그냥 실행했을 확률이 높으니 관리자 권한으로 실행하기 바란다.

오류 없이 설치가 완료 되면 다음 사진과 같이 제대로 동작하는지 테스트를 수행한다.

랜덤하게 초기화 된 5*3 행렬을 만드는 코드로써 초기화 숫자는 다르더라도 저런 형태로 출력되야 제대로 PyTorch가 설치 된 것이다.