[개발] 로컬 컴퓨터에 Pytorch 설치

 

로컬 컴퓨터에 Pytorch 설치하는 방법입니다. 자주 사용하지는 않지만 conda나 venv로 가상환경을 만들 때 cuda 버전과 pytorch 버전 매칭을 할 때 가끔씩 필요한 경우가 있죠. 혹시나 모르시는 분들이 있을까 싶어 요약, 정리해 둡니다. 

 

최신 버전 Pytorch 설치 커맨드

정말 간단합니다. Pytorch 공식 사이트에 가보면 'Start Locally'에서 다음과 같이 커맨드를 확인할 수 있거든요.

그림 : Pytorch 설치 커맨드 (출처 : Pytoch 사이트)

 

 

이전 버전의 Pytorch에 대해서는?

 

앞서 언급한 페이지에 공개된 것은 가장 최신 버전들의 경우이고, 이전 버전의 경우는 이곳에서 확인할 수 있습니다. 

 

그런데 위의 두 케이스에서 볼 수 있는 것처럼 torch, torchvision, torchaudio 는 셋트로 움직이는 것이라 버전을 맞춰줘야 합니다.

아래 표는 PyTorch 공식 사이트 및 관련 문서를 기반으로 각각의 버전을 Pytorch에서 공식적으로 지원되는 CUDA 버전에 맞춰 정리한 것입니다. (최신 안정 버전인 2025년 5월 버전 기준, pip를 통해 설치 시의 조합)

torch	torchvision	torchaudio	CUDA
2.7.0	0.22.0	2.7.0	11.8, 12.4, 12.6, 12.8
2.6.0	0.21.0	2.6.0	11.8, 12.4, 12.6
2.5.1	0.20.1	2.5.1	11.8, 12.1, 12.4
2.5.0	0.20.0	2.5.0	11.8, 12.1, 12.4

 

설치 명령어 예시

 

설치 커맨드는 다음 형식과 같이 torch, torchvision, torchaudio과 함께 사용할 Compute Platform (예: cuda, rcom, cpu)의 버전을 명시해 주면 됩니다. 

# 커맨드 형식
$ pip install torch=={torch 버전} torchvision=={torchvision 버전} torchaudio=={torchaudio 버전) --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu{CUDA버전}

 

예를 들어, 최신 버전(예: torch 2.7.0, CUDA 12.8)을 pip로 설치하려면 다음 명령어를 사용할 수 있습니다.

pip3 install torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 torchaudio==2.7.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

 

 

참고 사항

• CUDA 확인 : 설치 전 시스템의 CUDA 버전을 확인 필요합니다. (nvidia-smi 또는 nvcc --version 명령어 사용)
• Python 호환성 : PyTorch는 Python 3.9 ~ 3.12를 지원합니다.
• 플랫폼 : CUDA는 주로 Linux와 Windows에서 지원되며, macOS는 CPU-only 빌드를 사용합니다.