[WSL] WSL2 리눅스에 DirectML 구성하기

 

이전에 설치한 WSL 환경에서 운영되는 리눅스(Ubuntu 22.04)에 DirectML를 구성하려고 합니다.

WSL에 리눅스를 설치하는 것은 2024.04.11 - [개발/개발환경] - [WSL] Ubuntu 설치하기

[WSL] Ubuntu 설치하기

에서 확인하실 수 있습니다.

 

처음 설치 시 python3는 설치가 되어 있는데 pip가 설치가 안되어 있어서 먼저 pip를 설치합니다.

sudo apt install python3-pip

 

다음과 같이 설치가 진행됩니다.

 

python 환경을 구성하기 위해 miniconda를 설치합니다.

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

export PATH=$PATH:/home/user/miniconda3/bin

conda init

conda create --name directml python=3.10 -y

conda activate directml
# 가상환경을 종료할 때는 conda deactivate

 

pytorch-directml을 위한 라이브러리 설치

sudo apt install libblas3 libomp5 liblapack3

 

저는 버전에러가 나서 다음과 같이 버전을 선택해서 설치했습니다.

pip install pytorch-directml==1.8.0a0.dev220506

 

PyTorch 종속성을 설치합니다.

conda install numpy pandas tensorboard matplotlib tqdm pyyaml -y
pip install opencv-python
pip install wget
pip install torchvision

conda install pytorch cpuonly -c pytorch

pip install torch-directml

 

파이선 코드를 입력해서 directml이 동작되는지 확인해 봅니다.

import torch
import torch_directml
dml = torch_directml.device()

tensor1 = torch.tensor([1]).to(dml)
tensor2 = torch.tensor([2]).to(dml)

dml_algebra = tensor1 + tensor2
dml_algebra.item()

 

이와 같이 python 창에서 코드를 입력하고, 3이 출력되는 것을 확인하실 수 있습니다.

 

DirectML 샘플은 여기에서 참고하시면 됩니다.

 

이번 글은 여기까지 입니다.