DirectML을 사용하는 PyTorch는 개발자가 Windows 컴퓨터에서 가장 최신의 가장 뛰어난 AI 모델을 사용해 보기 쉬운 방법을 제공합니다. Torch-directml PyPi 패키지를 설치하여 DirectML로 PyTorch를 다운로드할 수 있습니다. 일단 설정되면 샘플 로 시작하거나 VS Code용 AI 도구 키트를 사용할 수 있습니다.
Windows 버전 확인
네이티브 Windows의 torch-directml 패키지는 Windows 10 버전 1709(빌드 16299 이상)부터 작동합니다.
winver 명령(Windows 로고 키 + R)을 통해 실행 하여 빌드 버전 번호를 확인할 수 있습니다.
GPU 드라이버 업데이트 확인
최신 GPU 드라이버가 설치되어 있는지 확인합니다. 설정 앱의 Windows 업데이트 섹션에서 업데이트 확인을 선택합니다.
Torch-DirectML을 설정하기
Windows 내에서 가상 Python 환경을 설정하는 것이 좋습니다. 가상 Python 환경을 설정하는 데 사용할 수 있는 많은 도구가 있습니다. 이러한 지침에서는 Anaconda의 Miniconda를 사용합니다. 이 설정의 나머지 부분에는 Miniconda 환경을 사용한다고 가정합니다.
Python 환경 설정
시스템에 Miniconda Windows 설치 관리자를 다운로드하여 설치합니다. Anaconda의 사이트에 설치하기 위한 추가 지침 이 있습니다. Miniconda가 설치되면 pytdml이라는 Python을 사용하여 환경을 만들고 다음 명령을 통해 활성화합니다.
conda create --name pytdml -y
conda activate pytdml
PyTorch 설치 및 Torch-DirectML
비고
torch-directml 패키지는 PyTorch 2.3.1까지 지원합니다.
설치에 필요한 것은 다음 명령을 실행하여 최신 버전의 torch-directml 을 설치하는 것입니다.
pip install torch-directml
확인 및 디바이스 만들기
torch-directml 패키지를 설치한 후에는 두 개의 텐서를 추가하여 올바르게 실행되는지 확인할 수 있습니다. 먼저 대화형 Python 세션을 시작하고 다음 줄로 Torch를 가져옵니다.
import torch
import torch_directml
dml = torch_directml.device()
torch-directml의 현재 릴리스는 "PrivateUse1" Torch 백 엔드에 매핑됩니다. torch_directml.device() API는 DirectML 장치로 텐서를 보내기 위한 편리한 도구입니다.
DirectML 디바이스를 만들면 이제 두 개의 간단한 텐서를 정의할 수 있습니다. 하나는 1을 포함하는 텐서이고, 다른 하나는 2를 포함하는 텐서입니다. "dml" 디바이스에 텐서를 배치합니다.
tensor1 = torch.tensor([1]).to(dml) # Note that dml is a variable, not a string!
tensor2 = torch.tensor([2]).to(dml)
텐서를 함께 추가하고 결과를 인쇄합니다.
dml_algebra = tensor1 + tensor2
dml_algebra.item()
아래 예제와 같이 숫자 3이 출력되는 것을 볼 수 있습니다.
>>> import torch
>>> tensor1 = torch.tensor([1]).to(dml)
>>> tensor2 = torch.tensor([2]).to(dml)
>>> dml_algebra = tensor1 + tensor2
>>> dml_algebra.item()
3
DirectML 샘플 및 피드백을 사용하는 PyTorch
샘플을 확인하여 DirectML에서 PyTorch를 더 많이 사용하는지 확인하세요. 문제가 발생하거나 DirectML 패키지로 PyTorch에 대한 피드백이 있는 경우 여기에 있는 팀과 연결하세요.