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PyTorch のインストール(Windows 上)

Windows での,PyTorch のインストールと動作確認の手順をスクリーンショット等で説明する.

【このページの目次】

PyTorch など、インストールするソフトウエアの利用条件などは、利用者が確認すること。

【サイト内の関連ページ】

謝辞:このWebページで紹介する PyTorch ソフトウエア及びその他のソフトウエアの作者に感謝します

前準備

TensorFlow を使う可能性がある場合は,https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#filesで,必要な Python のバージョンを確認しておくこと. 2020/5 時点では,Python 3.5 か 3.6 か 3.7 か 3.8

Python のインストール,pip と setuptools の更新(Windows 上)

Windows での Python のインストールpip と setuptools の更新: 別ページで説明している.(あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている)

Python の URL: http://www.python.org/

Windows での Python, pip の使い方】

Python, pip は,次のコマンドで起動できる.

Python 開発環境のインストール】

Python を使うときは,Python開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt ConsolespyderPyCharmPyScripter など)の利用も便利である

Windows, Ubuntu での Python 開発環境(JupyterLab, spyder, nteract)のインストール: 別ページで,インストール手順を説明している.

(NVIDIA GPU を使うとき)使用する TensorFlow のバージョンを確認の上,Python と NIDIA CUDA ツールキットとNIDIA cuDNN のバージョンを確認

TensorFlow は,そのバージョンによって,必要となる Python,NVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNNバージョンが違う.必ずしも,「最新の NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN で動く」ということではないので,注意が必要である. そのことは,https://www.tensorflow.org/install/gpu で確認できる.

そこで, まずは,使用したい TensorFlow のバージョンにより, 必要な Python, NVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNN のバージョンを決める.

なお,NVIDIA CUDA ツールキットはバージョンごとにディレクトリ名が変わるので,複数バージョンの同時インストールが可能. NVIDIA cuDNN は,ディレクトリを自由に決めることができるので,複数バージョンの同時インストールが可能である.

指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

Windows では,NVIDIA CUDA ツールキットはバージョンごとにディレクトリ名が変わる.そのため,複数バージョンの同時インストールが可能である.そして,NVIDIA cuDNN は,ディレクトリを自由に決めることができるので,複数バージョンの同時インストールが可能である.

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.4 のインストール

GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

NVIDIA CUDA は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

関連 Web ページ

インストール手順の説明

Windows での NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.5NVIDIA cuDNN 8.3 のインストール: 別ページで説明している.

PyTorch のインストール

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行実行する.

    [image]
  2. 使用する Python のバージョンの確認
    python --version
    

    [image]
  3. PyTorch の Web ページを開く

    https://pytorch.org/

  4. ランタイムコマンドを表示させる

    次のように選ぶと,その下に,ランタイムコマンドが表示される

    [image]
  5. ランタイムコマンドを,先ほどのコマンドプロンプト(管理者として実行したもの)で実行

    [image]
  6. Python でPyTorch のバージョン確認

    python -c "import torch; print( torch.__version__ )"
    

    [image]
  7. 動作確認
    https://pytorch.org/get-started/locally/ に記載の Python プログラムを動かしてみる

    from __future__ import print_function
    import torch
    x = torch.rand(5, 3)
    print(x)
    

    [image]