pytorch와 tensorflow cpu 버전 사용하기 - image to cartoon | ai avatar 등 돌리는 법

이 글에서는 pytorch와 tensorflow gpu사용하지 않고 cpu만으로 동작시키는 방법에 대해서 설명합니다. 

pytorch와 tensorflow cpu 버전 사용하기

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cpu 밖에 못쓰는데... pip로 기본 패키지를 설치하면 경고가 무수하게 나옵니다. 

경고를 그냥 두고 볼 수 없어서 cpu 버전의 패키지로 교체하였습니다. 

pip uninstall torch torchvision

pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

Installing collected packages: torch, torchvision

Successfully installed torch-2.0.1+cpu torchvision-0.15.2+cpu

이 경고와 오류 메시지는 전체 코드에서 다양한 패키지들 때문에 발생하지만, 주요한 이슈는 시스템에 GPU가 없고 libc10_cuda.so 라이브러리가 누락되어 있는 것입니다. 이 경우, CUDA 활성화 없이 PyTorch 및 TensorFlow를 사용하는 것이 좋습니다.

 

다음 단계에 따라 패키지를 재설치해 주세요:

1. 먼저 가상 환경을 활성화합니다.

   source venv/bin/activate
   

2. CUDA 없이 PyTorch 및 관련 라이브러리를 설치합니다. CPU 버전으로 지정하기 위해 -f 옵션을 사용하세요.

   pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
   

3. TensorFlow를 CPU 버전으로 설치합니다. 이 방법은 TensorFlow에서 GPU 가속을 사용하지 않도록 합니다. 기존 TensorFlow 설치를 제거한 후, 다시 설치하세요.

   pip uninstall tensorflow
   pip install tensorflow-cpu
   

4. 필요한 다른 패키지를 설치하십시오. 이 예제에서는 사전 빌드된 libjpeg 및 libpng 라이브러리가 필요합니다. 다음과 같이 설치하세요. (시스템이 Ubuntu 또는 Debian 기반인 경우)

   sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev
   

5. 추가 프로젝트 요구 사항을 설치하고, 프로젝트를 실행하세요. 반환되는 경고 및 오류를 살펴보십시오. GPU 관련 경고가 사라집니다.