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PyTorchをインストール

Python用のディープラーニングフレームワークとして有名なPyTorchを、ローカルにインストールします。

目次

  1. PyTorchをローカルで使う
  2. PyTorchをインストールする(GPU無し)
  3. PyTorchのインストール確認(GPU無し)
  4. PyTorchをインストールする(GPU有り)
  5. PyTorchのインストール確認(GPU有り)

PyTorchをローカルで使う

Chainerが開発を止めるという発表 がありましたので、代わりにPyTorchをインストールしてみます。

Google Colabを使うのがはやっているようなのですが、手元にGPU付きのPCがありますので、とりあえずローカルで使ってみたいと思います。

PyTorchをインストールする(GPU無し)

PyTorchをGPUのないPCにインストールします。 PyTorchのSTART LOCALLYというサイト で、インストールする環境に従ってどういうコマンドでインストールすれば良いか指示してくれます。

インストールコマンドの選択

安定版か開発版かの選択、OSの選択、パッケージマネジャーの選択、開発言語の選択、CUDAの選択をすると、「Run this Command」のところにインストールコマンドが表示されます。

コマンドプロンプトを管理者権限で開いて、ここで推奨されたコマンドを実行するとインストールされます。

Surface Pro 6にAnacondaではないPython 3.7の環境ですが、とくにエラーもなくインストールされました。

PyTorchのインストール確認(GPU無し)

インストールされたかどうか確認します。

コマンドラインでPythonを起動して、Pythonインタプリタ内でPyTorchのtensor(テンソル)を作ってみます。

> python
Python 3.7.1 (v3.7.1:260ec2c36a, Oct 20 2018, 14:57:15) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import torch
>>> x = torch.rand(5, 3)

>>> print(x)
tensor([[0.7257, 0.6293, 0.3509],
        [0.7069, 0.0742, 0.5647],
        [0.3580, 0.6785, 0.0448],
        [0.2101, 0.8767, 0.4170],
        [0.8163, 0.9313, 0.7315]])

PyTorchのtensorクラスが有効になっていました。

次に、PyTorchのCUDAが有効になっているかどうか確認してみます。

Surface Pro 6にインストールした場合です。もちろん、CUDAに対応しているGPUはありませんし、PyTorchインストール時にCUDAを有効にはしていません。

>python
Python 3.7.1 (v3.7.1:260ec2c36a, Oct 20 2018, 14:57:15) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
False

はい、CUDAは無効ですね。

PyTorchをインストールする(GPU有り)

nVidiaのGPUが付いたWindows PCへのインストールをします。 CUDA tool kitやcuDNNはインストール済み とします。

まず、インストールされているCUDAのバージョンを確認します。コマンドラインでnvccというコマンドを使うとCUDAバージョンを表示できます。

>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Apr_24_19:11:20_Pacific_Daylight_Time_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.168

10.1ですね。

このCUDAバージョンに合わせて、インストールコマンドを選択します。

インストールコマンドの選択2

コマンドプロンプトを管理者権限で開いて、ここで推奨されたコマンドを実行するとインストールされます。

PyTorchのインストール確認(GPU有り)

では試してみましょう。

> python
Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 22:22:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> x = torch.rand(5,3)
>>> print(x)
tensor([[0.0526, 0.5876, 0.5617],
        [0.9991, 0.5028, 0.3672],
        [0.5205, 0.4822, 0.3350],
        [0.3349, 0.8484, 0.2842],
        [0.4262, 0.1279, 0.4818]])

PyTorchのtensorクラスは問題なく作れました。

CUDAが認識されているか確認してみます。

> python
Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 22:22:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

CUDAは認識されていますね。

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