공간정보시스템 / 3차원 시각화 / 딥러닝 기반 기술 연구소 @지오서비스(GEOSERVICE)
만약 기존에 Python이 설치되어 있다면 Uninstall(설치 디렉토리 안의 추가로 설치한 패키지는 남아 있으므로 직접 삭제 해야함)하고 관련된 시스템 속성에서 Path를 제거한다. 그리고 Anaconda 사이트에서 설치본을 다운로드 받아 설치한다. 별도의 사용자 설정없이 모두 Next로 설치를 진행하고 Path를 아래처럼 추가한다. (4개 추가했음)
폴더를 하나 만들고, 명령창에서 해당 폴더로 이동한 후 다음처럼 입력한다.
jupyter notebook
해당 폴더에서 웹으로 다양한 파이선 코드를 테스트해볼 수 있게 된다.
대부분 아나콘다를 통해 설치를 권장하는데, 이미 파이썬 3.7이 설치되어 있는지라, 혹시나하여 아나콘다가 아닌 그냥 설치하는 방식으로 진행했습니다.
Python 사이트에서 해당 버전 설치 파일로 설치.
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit에서 최신버전(10.1)을 설치하였음.
구글에서 cuDNN으로 검색하여 developer.nvidia.com에서 로그인하여 압축 파일을 다운로드 받고 CUDA가 설치된 경로에 복사.
파란색 부분이 cuDNN에 해당됨.
https://pytorch.org/get-started/locally를 참고하여 pip3로 설치함.
위의 이미지를 보면 pip3 명령어를 이용해 cmd 창에서 설치가 이루어지는데, pip3는 별도 설치를 요할 수 있습니다.