[CUDA]yolov5 실행하기위한 노트북 환경구성(CUDA)

yolov5실행을 주목적으로 노트북을 구매했습니다.

 

초기설정 ~ torch까지의 과정입니다.

<요약>

1. 노트북 초기 설정
2. CUDA 드라이버설치
3. CUDA Toolkit 설치
4. cuDNN 설치
5. Pytorch설치

노트북 사양

• MSI GF시리즈 GF63 Thin 10SC-i5 비전 WIN10 (SSD 256GB)
• GPU : GeForce GTX 1650

노트북 초기설정

 

Python설치

• 아래의 링크에서 최신 Python설치

https://www.python.org/downloads/

2022년5월 기준으로 Python 3.10.4가 최신입니다.

다운로드받은 exe파일을 실행합니다.

맨아래 체크박스를 체크하면, Python환경변수를 추가해줍니다.

Visual Studio 2019설치

 

• OpenCV를 쓰다보면 간혹 c++관련 파일이 오류가 발생합니다. 이것을 방지하기 윈해 설치합니다.

https://docs.microsoft.com/ko-kr/visualstudio/releases/2019/release-notes

Community Download 클릭하여 파일 다운로드

다운로드한 exe파일 실행 후 "C++를 사용한 데스크톱 개발 선택"

C++를 사용한 데스크톱 개발 선택

 

 CUDA 드라이버 설치 확인

• cmd창에서 명령어 입력하여, 기존 설치된 드라이버 확인

nvidia-smi

기존에 설치되어있던 11.2 CUDA드라이버

드라이버 업데이트를 위해 재설치를 합니다.

 CUDA드라이버 재설치

• 설치된 그래픽카드와 운영체제에 따라 드라이버를 다운로드

https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us 

 

저의 노트북 그래픽카드 사양

다운로드

 다운로드받은 exe파일 실행 하여 설치합니다.

 

설치 완료 후 cmd창에서 버전을 다시 확인합니다.

 

11.6으로 버전 변경

 

CUDA Toolkit 설치

• cmd창에서 기존 설치되어있는 Toolkit이있는지 확인

nvcc —version

설치안되어있음

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 

• 저는 11.6.2를 다운로드했습니다.
• 원하는 버전 및 OS에 따른 버전을 선택 후 다운로드
• 마지막, 설치유형(Installer Type)은 exe(local)을 선택해 주세요.

11.6.2 선택 후 OS에 따른 다운로드 진행

• 다운로드받은 exe파일 실행
• cmd창에서 설치 확인

설치 확인

 

cuDNN 설치

• 로그인을 해야 다운로드할 수 있으며, 없으면 회원가입을 해야 합니다.
• 위에서 설치한 CUDA 드라이버 버전(11.6)과 운영체제에 따라 다운로드합니다.

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

 

CUDA드라이버에따른 파일 선택

 

다운로드한 파일(zip)

1. 다운로드 받은 파일은 zip파일입니다.
2. 해당 파일을 압축해제합니다.
3. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6 에 복사 붙여넣기(덮어쓰기)

       ** 관리자권한 알림(오류) 발생해도 “계속”을 선택하여 붙여넣기

 

해당파일 덮어쓰기

 

Pytorch설치

https://pytorch.org/get-started/locally/

 

1. 위에서 설치한 파이썬의 pip를 사용하여 설치합니다.
2. pytorch사이트에서 확인 후 cmd창에 입력

pip3 install torch torchvision torchaudio —extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

** Pytorch GPU사용 확인

$ python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.device_count()
1
>>> torch.cuda.current_device()
0
>>> torch.cuda.device(0)
<torch.cuda.device at 0x7efce0b03be0>
>>> torch.cuda.get_device_name(0)
'NVIDIA GeForce GTX 1650 with Max-Q Design'

 

Pytorch GPU 사용 확인

 

 

이상입니다.