AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 에러 해결 가이드

이 에러가 발생하는 이유:

PyTorch를 설치할 때 CUDA 지원을 활성화하지 않아 발생하는 오류입니다. CUDA는 NVIDIA 그래픽 카드를 사용하여 딥러닝 모델 학습을 가속화하는 기술입니다. 즉, CUDA 지원 없이는 GPU를 활용할 수 없다는 의미입니다.

해결 방법:

1. CUDA 설치 및 드라이버 확인:
   • GPU 확인: 본인의 GPU가 CUDA를 지원하는지 확인합니다. NVIDIA 공식 홈페이지에서 확인 가능합니다.
   • CUDA Toolkit 설치: NVIDIA 공식 홈페이지에서 PyTorch 버전과 호환되는 CUDA Toolkit을 다운로드하여 설치합니다.
   • 드라이버 설치: 최신 NVIDIA GPU 드라이버를 설치합니다.
2. CUDA 지원 PyTorch 설치:
   • PyTorch 공식 홈페이지: PyTorch 공식 홈페이지에서 운영체제, Python 버전, CUDA 버전에 맞는 PyTorch를 설치합니다.
   • pip 설치: pip 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다. 예시:

     pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

     (cu118 부분은 설치하려는 CUDA 버전에 맞게 변경해야 합니다.)
3. 환경 변수 확인:
   • CUDA_HOME: CUDA_HOME 환경 변수가 CUDA 설치 디렉토리를 정확히 가리키는지 확인합니다.
   • LD_LIBRARY_PATH: LD_LIBRARY_PATH 환경 변수에 CUDA 라이브러리 경로를 추가합니다.
4. PyTorch CUDA 테스트:
   • torch 임포트: torch 라이브러리를 임포트하고 CUDA 사용 가능 여부를 확인합니다.

     import torch
     print(torch.cuda.is_available())  # True 출력되어야 함

   • CUDA 텐서 생성: GPU에서 텐서를 생성합니다.

     device = torch.device("cuda")
     x = torch.randn(3, 4, device=device)

추가 팁:

• 가상 환경: 가상 환경을 사용하여 PyTorch 버전과 CUDA 버전을 분리하여 관리하는 것이 좋습니다.
• GPU 활용: GPU가 효율적으로 사용되는지 확인합니다.
• CUDA 버전 호환성: CUDA 버전과 PyTorch 버전의 호환성을 유지해야 합니다.
• 운영체제: 운영체제에 따라 설치 과정이 약간 다를 수 있습니다.

더 자세한 정보:

• PyTorch 공식 문서: PyTorch 공식 문서를 참고하여 더 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.
• 커뮤니티: PyTorch 커뮤니티에서 다른 사용자들의 경험을 공유하고 도움을 받을 수 있습니다.

문제가 지속될 경우:

• 시스템 정보: 운영체제, GPU, Python 버전, PyTorch 버전, CUDA 버전 등 시스템 정보를 자세히 알려주세요.
• 에러 메시지: 발생하는 정확한 에러 메시지를 알려주세요.