[AI] Pytorch: Colab에서 파이토치 사용하는 방법

Colab에서 파이토치 사용하는 방법

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포스트 난이도: HOO_Middle

[Notice] 포스트 난이도에 대한 설명

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# Pytorch

오픈 소스 머신 러닝 라이브러리의 신흥 강자이자 대표 격인 라이브러리 중 하나가 바로 파이토치이다.

라이브러리 사용에 있어서 편리성 때문에 신입 개발자의 경우 텐서플로우보다도 파이토치 라이브러리를 많이 사용하는 추세이다.

특히 필자와 같이 Deep learning 기반 Machine learning을 해야 한다면 파이토치와 같은 라이브러리를 사용해야 한다.

파이토치는 출시한지 어느덧 4년차에 접어들었으며, 파이썬 기반 라이브러리이지만, C, C++도 지원하고 있다.

하지만 파이토치 자체가 파이썬 방식 기반으로 만들어진 라이브러리이다 보니 다른 언어도 지원한다고 하지만 파이썬을 위주로 사용하는 편이다.

파이토치가 다른 라이브러리와 비교했을 때 파이썬을 기반으로 만들어진 라이브러리이다 보니 파이썬이 가진 장점을 고스란히 파이토치도 가지고 있다.

결과적으로 개발자 입장에서는 파이토치를 사용하는 것이 편리하다고 느껴지는 이유 중 하나인 셈이다.

 

# Colabatory

Colab은 웹 기반 파이썬 개발 환경이다.

코랩의 가장 큰 특징은 Cloud service로 인공지능 관련 프로그래밍 작업을 수행할 수 있다는 것이다.

따라서 다른 개발자와 협업하기가 용이하고 컴퓨터의 성능과 상관없이 프로그래밍 작업이 가능하다.

코랩(=Colab)은 주피터 기반으로 만들어졌기 때문에 기존 개발자들도 쉽게 익히고 사용이 가능하며 지속적인 업데이트를 통해 이제는 많은 인공지능 개발자들이 사용하는 툴 중에 하나로 뽑히고 있다.

 

# Colab에서 파이토치 사용하는 방법

파이토치를 사용하는 방법은 사실 간단하다.

파이토치라는 라이브러리를 설치해주면 끝이다.

코랩의 경우도 파이토치를 사용할 것이라는 걸 입력하면 끝이다.

우선은 코랩(Colab) 페이지로 들어간다.

https://colab.research.google.com/

Google Colaboratory

코랩 페이지로 직접 들어가도 되지만, 구글 드라이브에서도 코랩 선택이 가능하다.

드라이브에서 자료 공유를 하듯이 코랩도 팀원이나 개발자 간의 공유가 쉽게 가능하다.

 

 

코랩에 들어오면 [File] -> [New notebook]으로 새로운 코드 작성이 가능하다.

쉽게 생각해서 새로운 프로젝트를 하나 만든다고 생각하면 된다.

코드 notebook이 새로 열리고 나면 파이토치를 사용할 것이라는 걸 입력해야 된다.

파이토치를 사용하기 위해서는 아래와 같이 import 작업이 필요하다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

코드를 입력하고 화살표를 클릭하여 코드를 run 시켜주거나 shift+Enter를 입력하여 코드를 실행시켜주면 파이토치가 정상적으로 import 된다.

파이토치가 정상적으로 import 되어 있는지 확인하고 싶다면 print를 통해서 버전 확인이 가능하다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

print(torch.__version__)

마찬가지로 코드를 실행시켜주면 현재 파이토치 버전이 출력되면서 정상적으로 작동하고 있는 걸 알 수 있다.

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# Github Links

https://github.com/WhoisHOO/HOOAI/blob/main/pytorchImportCode.ipynb

GitHub - WhoisHOO/HOOAI: https://whoishoo.tistory.com/

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