PyTorch #주피터 노트북 환경 세팅

파이토치 코랩 환경과 주피터 노트북 환경을 맞추기

1. 코랩 환경 확인

import torch
import torchvision
import torchtext

print(f'torch version: {torch.__version__}')
print(f'torchvision version: {torchvision.__version__}')
print(f'torchtext version: {torchtext.__version__}')

2. 파이토치 설치

코랩 환경과 맞추기 위해 1.10.0 버전을 찾아 설치, GPU에 따른 쿠다 툴킷 버전은 개인별로 다를 수 있음
자신의 환경에 맞춰 관리자 권한의 cmd 창에서 실행

v1.10.0

Conda

OSX

# conda
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 -c pytorch

Linux and Windows

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CUDA 11.3
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

# CPU Only
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cpuonly -c pytorch

3. 토치텍스트 설치

주피터 노트북 관리자 모드로 실행한 뒤 다음 명령어 실행

!pip install torchtext==0.11.0

4. 주피터 노트북에서 버전 확인

import torch
import torchvision
import torchtext

print(f'torch version: {torch.__version__}')
print(f'torchvision version: {torchvision.__version__}')
print(f'torchtext version: {torchtext.__version__}')

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자 그럼 왜 이렇게 버전을 맞추느냐...

파이토치 튜터리얼들을 보면 자연어 전처리를 위해 TorchText를 사용하게 되는데
파이토치를 최신으로 설치하게 되면 TorchText의 DataLoading 추상화 클래스 지원이 안됨.
간단히 말해, 튜터리얼대로 따라가기 어려움.

torchtext.legacy <-- 이넘을 불러오기 위함

이를 위해 torchtext 버전을 특정 버전으로 설치해야 함.
좀 익숙해지면 최신버전도 사용할 수 있겠지만...

위 순서대로 설치하면 되지만, 버전 에러가 발생하는 경우는 아나콘다를 재설치 하고 진행하는 것을 추천함