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PyTorch, Caffe2 最新版のインストール.CUDA対応可(ソースコードを使用)(Windows 上)

Windows で,PyTorch, Caffe2 最新版をソースコードからビルドして,インストールする.

PyTorch, Caffe2 のインストールは,複数の方法がある.

【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。

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

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,Python コンソールJupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)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.

Git, cmake のインストール

Windows での Git, cmake のインストール手順: 別ページで説明している.

マイクロソフト C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール

Windows での マイクロソフト C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール手順: 別ページで説明している.

(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, Caffe2 最新版のインストール.CUDA対応可(ソースコードを使用)(Windows 上)

  1. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプト管理者として実行開く.

    起動は,Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」を選ぶ.「x64」は,64ビット版の意味である.

    「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」がないとき:

    C++ ビルドツール (Build Tools) のインストールを行うことで, 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」がインストールされる.その手順は,別ページで説明している.

  2. pytorch の作業ディレクトリとインストールディレクトリを削除する
    cd c:\
    rmdir /s /q pytorch
    

    [image]
  3. pytorch のソースコードをダウンロード

    同時にサードパーティソフトウエア(ideep, eigen, pybind11, mkl-dnn など多数)もダウンロードが始まる。これらの利用条件は、利用者が確認すること

    しばらく待つ

    cd c:\
    git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
    

    [image]
    (以下省略)
  4. numpy pyyaml ninja pillow six のインストール
    これらは,ビルドで使用される.

    ※ 「py -m pip install ...」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド.

    python -m pip install numpy pyyaml ninja pillow six
    

    [image]
  5. ONNX のインストール

    別ページで説明している.

  6. cmake を用いて,ソースコードからビルドし、インストールする

    -DUSE_BREAKPAD=OFF」は,これを付けない場合,私のパソコンではエラーメッセージが出たので付けている.各自で試してほしい.
    しばらく時間がかかる.

    cd c:\
    cd pytorch
    cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -T host=x64 -DUSE_BREAKPAD=OFF -DOpenMP_CXX_FLAGS='/openmp' .
    cmake --build . --config RELEASE 
    cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL 
    
  7. 実行結果の確認
  8. Python パッケージ PyTorch のビルドとインストール
    cd c:\
    cd pytorch
    del CMakeCache.txt
    python setup.py build
    python setup.py install
    
  9. システム環境変数 CAFFE_ROOT の設定
  10. Python でPyTorch のバージョン確認と,PyTorch から NVIDIA CUDA ツールキット が利用可能かの確認

    Windows で,コマンドプロンプトを実行し,次を実行.

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

    [image]
  11. Python でcaffe のバージョン確認

    python -c "import caffe; print( caffe.__version__ )"
    
  12. 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)
    

    結果が表示されることを確認。乱数を使っているので、値は、実行のたびに変化する

    [image]