1. 서론
딥러닝은 최근 몇 년간 급격히 발전하여 다양한 산업 분야에서 적용되고 있습니다. 이러한 발전의 배경에는 파이썬과 다양한 딥러닝 라이브러리, 특히 파이토치(PyTorch)의 인기가 있습니다. 파이토치는 동적 계산 그래프와 간단한 사용법 덕분에 많은 연구자와 개발자들에게 사랑받고 있습니다. 본 강좌에서는 파이토치를 설치하기 전에 가상 환경을 설정하는 방법에 대해 설명하겠습니다.
2. 가상 환경의 필요성
가상 환경은 프로젝트를 독립적으로 관리할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 여러 프로젝트에서 서로 다른 라이브러리 버전을 요구할 때, 가상 환경은 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 파이썬의 경우 venv 또는 conda와 같은 도구를 사용하여 가상 환경을 만들 수 있습니다.
3. 가상 환경 생성
3.1. venv를 사용한 가상 환경 생성
파이썬 3.3 이상에서는 venv 모듈을 내장하고 있습니다. 이를 이용하여 가상 환경을 쉽게 생성할 수 있습니다.
mkdir myproject
cd myproject
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # Unix or MacOS
myenv\Scripts\activate # Windows
위와 같은 명령어를 통해 새로운 가상 환경을 생성하고 활성화할 수 있습니다. 이제 이 환경에서 필요한 패키지를 설치하면 됩니다.
3.2. conda를 사용한 가상 환경 생성
Anaconda를 사용하는 경우, conda 명령어를 통해 가상 환경을 생성할 수 있습니다.
conda create --name myenv python=3.8
conda activate myenv
이어서 가상 환경 내에서 파이썬과 함께 다양한 패키지를 설치할 수 있습니다.
4. 파이토치 설치
가상 환경이 활성화된 상태에서, 파이토치를 설치하는 방법은 다양한 옵션에 따라 달라질 수 있습니다. 파이토치 공식 웹사이트에서는 시스템에 맞는 설치 명령어를 제공합니다. 일반적인 설치 방법은 다음과 같습니다.
4.1. pip를 사용한 파이토치 설치
가장 간단하게 파이토치를 설치하려면 pip를 사용합니다. 아래 명령어를 통해 CPU 버전을 설치할 수 있습니다.
pip install torch torchvision torchaudio
4.2. CUDA를 지원하는 파이토치 설치
GPU를 사용하고자 한다면, CUDA를 지원하는 버전을 설치해야 합니다. 아래는 CUDA 11.7을 기반으로 한 설치 명령어입니다.
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
4.3. 설치 확인
설치가 완료된 후, 다음의 파이썬 코드를 실행하여 파이토치가 제대로 설치되었는지 확인할 수 있습니다.
import torch
print(torch.__version__)
print('CUDA available:', torch.cuda.is_available())
5. 마무리
이 강좌에서는 파이썬 가상 환경을 생성하는 방법과 파이토치를 설치하는 방법에 대해 설명하였습니다. 가상 환경을 만들어 다양한 프로젝트를 독립적으로 관리하고, 필요에 따라 파이토치를 쉽게 설치할 수 있으니 파이썬 딥러닝 개발을 시작하는 데 많은 도움이 될 것입니다. 다음 강좌에서는 파이토치의 기본적인 사용법과 모델 학습에 대해 다룰 예정이니 많은 기대 바랍니다.