PyTorch는 pip install torch만으로 끝날 것 같지만, 실제로는 PyTorch 버전 ↔ CUDA 버전 ↔ Python 버전 ↔ GPU 아키텍처의 호환성을 함께 고려해야 한다. 이 글은 사용자가 필요로 하는 특정 PyTorch 버전을 목표로 역으로 개발 환경을 셋팅하는 절차를 정리하고, 실무에서 바로 쓸 수 있는 설치 레시피와 트러블슈팅 포인트를 제공한다. 1. PyTorch 버전 체크대상 프로젝트의 requirements.txt 또는 environment.yml에서 정확한 torch/torchvision/torchaudio 버전을 확인한다.명시된 버전이 없다면, 팀/레포 문서나 공지의 “권장 버전”을 우선 목표로 삼는다. 없으면 최신 LTS 또는 문서에서 안내하는 안정 버전을 타깃으로 삼..

Jetson 환경에서 pip install torch 명령어를 사용하면 PyTorch는 설치되지만, torch.cuda.is_available()은 False를 반환하고 GPU를 사용할 수 없다. 이는 PyPI에 등록된 PyTorch가 Jetson(ARM 아키텍처, aarch64) 에서 실행되도록 빌드되지 않았기 때문이다.Jetson에서는 CUDA 및 cuDNN이 포함된 NVIDIA JetPack SDK 환경에 최적화된 별도 PyTorch 빌드가 필요하다. 이를 해결하려면 NVIDIA에서 제공하는 공식 wheel 파일을 설치해야 한다. 1. 현재 JetPack 버전 확인Jetson에 접속하여 다음 명령어로 현재 설치된 JetPack 버전을 확인한다:sudo apt-cache show nvidia-jetp..