「GPU版のPyTorchをインストールしたい」
「CUDAのバージョンが対応していないかもしれない・・・」
このような場合には、この記事が参考になります。
この記事では、WindowsにGPU版PyTorch 1.12系をインストールする方法を解説しています。
本記事の内容
- CUDAの対応バージョンで問題発生
- PyTorch 1.12のインストール
- PyTorch 1.12の動作確認
それでは、上記に沿って解説していきます。
CUDAの対応バージョンで問題発生
追記 2023年3月18日
PyTorch 2.0系がリリースされました。
1系よりも処理能力が大幅に改善されているようです。
現時点(2022年8月)におけるPyTorchの最新バージョンは、1.12.1です。
PyTorchのインストールは、次の記事で解説しています。
上記記事通りに行えば、基本的には問題ありません。
しかし、PyTorch 1.12のインストールでは問題が発生しました。
その問題とは、CUDAの対応バージョンで違いが出たという問題です。
その問題を以下で説明します。
まずは、PyTorch公式へアクセス。
PyTorch公式
https://pytorch.org/
上記ページでは、次のインストール支援ツールを確認できます。
![](https://self-development.info/wp-content/uploads/2022/08/image-13.png)
今回は、PyTorch 1.12のGPU版をインストールします。
そのため、以下のバージョンのCUDAが必要になります。
- CUDA 10.2
- CUDA 11.3
- CUDA 11.6
CUDAのインストールについては、次の記事で説明しています。
上記のどれもインストールしていないなら、最新のCUDA 11.6をインストールしましょう。
利用しているWindowsでは、過去に何度もCUDAをインストールしています。
そのため、現状のCUDAのバージョンを確認します。
> nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation Built on Tue_May__3_19:00:59_Pacific_Daylight_Time_2022 Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.64 Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31294372_0
なんと、CUDA 11.6よりも新しいCUDA 11.7がインストールされています。
問題発生!?
このような場合は、環境変数のPathを確認しましょう。
![](https://self-development.info/wp-content/uploads/2022/08/image-14.png)
CUDA 11.7、CUDA 11.3、CUDA 11.1のパスが登録されています。
だから、上記コマンド結果ではCUDA 11.7が表示されました。
確認した限りでは、CUDA 11.3がインストール済みです。
そのため、GPU版PyTorch 1.12のシステム要件を満たしています。
結果的には、問題発生と思いましたが問題ではありませんでした。
過去にインストールしたCUDA 11.3が、そのまま利用可能です。
以上、CUDAの対応バージョンで問題発生を説明しました。
次は、PyTorch 1.12のインストールを説明します。
PyTorch 1.12のインストール
PyTorch 1.12のインストールを行います。
まずは、インストール支援ツールに条件を入力することからです。
![](https://self-development.info/wp-content/uploads/2022/08/image-15.png)
下記コマンドを取得できました。
(※実行する際には、pip3かpipであるかは各自の環境に合わせます)
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
PyTorch 1.12のインストールは、次のバージョンのPythonで行います。
> python -V Python 3.10.4
現状のインストール済みパッケージを確認しておきます。
> pip list Package Version ---------- ------- pip 22.2.2 setuptools 65.0.2 wheel 0.36.2
次にするべきことは、pipとsetuptoolsの更新です。
pipコマンドを使う場合、常に以下のコマンドを実行しておきましょう。
python -m pip install --upgrade pip setuptools
では、インストール用のコマンドを実行します。
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
検証環境では、インストールに2分ほどかかりました。
インストール後の状況は、以下。
> pip list Package Version ------------------ ------------ certifi 2022.6.15 charset-normalizer 2.1.0 idna 3.3 numpy 1.23.2 Pillow 9.2.0 pip 22.2.2 requests 2.28.1 setuptools 65.0.2 torch 1.12.1+cu113 torchaudio 0.12.1+cu113 torchvision 0.13.1+cu113 typing_extensions 4.3.0 urllib3 1.26.11 wheel 0.36.2
以上、PyTorch 1.12のインストールを説明しました。
次は、PyTorch 1.12の動作確認を説明します。
PyTorch 1.12の動作確認
PyTorch 1.12の動作確認を行います。
確認用のコードは、以下。
import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())
上記を実行すると、次のように表示されます。
1.12.1+cu113 True
GPU版のPyTorch 1.12であることが、確認できます。
そして、CUDAの利用も可能だということがわかります。
以上、PyTorch 1.12の動作確認を説明しました。