conda create -n tooth3.8 python=3.8
conda activate tooth3.8

conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

pip install wandb
pip install --ignore-installed PyYAML
pip install open3d
pip install multimethod
pip install termcolor
pip install trimesh
pip install easydict

https://github.com/limhoyeon/ToothGroupNetwork

conda install 명령어를 통해 PyTorch와 함께 cudatoolkit=11.0을 설치하려면, 시스템에 별도로 CUDA가 설치되어 있지 않아도 Conda가 자동으로 필요한 CUDA 라이브러리를 설치해준다.

즉, conda install cudatoolkit=11.0 명령어는 Conda 환경 내에서 필요한 CUDA 라이브러리(런타임과 도구)를 설치해주기 때문에, 시스템에 직접적으로 CUDA 11.0이 설치되어 있을 필요는 없다.

정리:

• Conda 환경에서는 cudatoolkit=11.0을 명시하면, Conda가 해당 가상환경 내에서 CUDA 11.0을 설치하고 사용할 수 있도록 해준다.
• 시스템에 별도로 CUDA Toolkit이 설치되어 있을 필요는 없으며, Conda가 가상환경 내부에서 필요한 CUDA 버전을 자동으로 관리해준다.

따라서, 이미 시스템에 CUDA가 설치되어 있는 상태라도, Conda가 가상환경 내에서 별도의 CUDA를 관리하기 때문에 이로 인해 문제가 발생하지 않는다. Conda 가상환경 안에서 필요한 CUDA 버전을 따로 관리하는 방식이다.

실행 방법:

cudatoolkit=11.0을 명시하여 설치 명령을 그대로 실행하면 된다:

기존 버전에 문제가 있어서 낮춰서 똑같이 진행하기로 함.

conda create -n tooth3.8 python=3.8
conda activate tooth3.8
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

$ wget <http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run>
$ sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run --silent --toolkit --toolkitpath=/usr/local/cuda-11.2