Windows에서 DirectML로 PyTorch 사용

아티클
05/21/2024

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 샘플로 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. 실행 명령(Windows 로고 키 + R)을 통해 실행 winver 하여 빌드 버전 번호를 검사 수 있습니다.

GPU 드라이버 업데이트 확인

최신 GPU 드라이버가 설치되어 있는지 확인합니다. 설정 앱의 Windows 업데이트 섹션에서 업데이트 확인을 선택합니다.

Torch-DirectML 설정

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 지침이 있습니다. Miniconda가 설치되면 pytdml이라는 Python을 사용하여 환경을 만들고 다음 명령을 통해 활성화합니다.

conda create --name pytdml -y
conda activate pytdml

PyTorch 및 Torch-DirectML 설치

참고 항목

torch-directml 패키지는 PyTorch 2.2까지 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 디바이스로 텐서를 보내기 위한 편리한 래퍼입니다.

DirectML 디바이스를 만들면 이제 두 개의 간단한 텐서를 정의할 수 있습니다. 1을 포함하는 텐서 하나와 2를 포함하는 텐서 1개 "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 확인 하여 DirectML에서 PyTorch를 더 많이 사용하는지 확인하세요. 문제가 발생하거나 DirectML 패키지로 PyTorch에 대한 피드백이 있는 경우 여기에 있는 팀과 연결하세요.

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