<h1 id="%E5%89%8D%E6%9B%B8%E3%81%8D">
<a class="header-anchor-link" href="#%E5%89%8D%E6%9B%B8%E3%81%8D" aria-hidden="true"></a> 前書き</h1>
<p>皆さんお久しぶりです。アドベントカレンダー以来ですね。</p>
<p>今まではDocker Desktopで開発をしてたんですが、いちいちDockerを立ち上げたり終了したり、ローカルで実行できなかったりと面倒くさいことがたくさんありました。</p>
<p>そこで今回は、Window10に直にPyTorch1.10とCUDA11.3をインストールしてみたいと思います！</p>
<h1 id="%E7%92%B0%E5%A2%83">
<a class="header-anchor-link" href="#%E7%92%B0%E5%A2%83" aria-hidden="true"></a> 環境</h1>
<p>今回の実装環境は次の通りです。</p>
<ul>
<li>OS:windows10</li>
<li>GPU:RTX2060super</li>
<li>CPU:intel core i5 8500</li>
</ul>
<h1 id="%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%E9%96%8B%E5%A7%8B">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%E9%96%8B%E5%A7%8B" aria-hidden="true"></a> インストール開始</h1>
<h2 id="%E3%81%A8%E3%82%8A%E3%81%82%E3%81%88%E3%81%9Apytorch%E3%81%AE%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%88%E3%81%AB%E8%A1%8C%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%8B">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%81%A8%E3%82%8A%E3%81%82%E3%81%88%E3%81%9Apytorch%E3%81%AE%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%88%E3%81%AB%E8%A1%8C%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%8B" aria-hidden="true"></a> とりあえずPyTorchのサイトに行ってみる</h2>
<p>何はともあれPyTorchをインストールするのですから、PyTorchのサイトに訪れるのが普通でしょう。</p>
<p>ということで、<br style="display:none">
<span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-card"><iframe id="zenn-embedded__e26bdd3f69921" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__e26bdd3f69921" data-content="https%3A%2F%2Fpytorch.org%2F" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://pytorch.org/" style="display:none" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://pytorch.org/</a></p>
<p>からいろいろ情報を得ます。<br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/5dd7269a4b69-20211220.png" alt loading="lazy" class="md-img"></p>
<p>なるほど・・・。condaとCUDA11.3がいるんですね。準備しましょう。</p>
<h2 id="cuda11.3%E3%82%92%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB">
<a class="header-anchor-link" href="#cuda11.3%E3%82%92%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB" aria-hidden="true"></a> CUDA11.3をインストール</h2>
<p>とりあえずここから<br style="display:none">
<span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-card"><iframe id="zenn-embedded__2225ac9d2477" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__2225ac9d2477" data-content="https%3A%2F%2Fdeveloper.nvidia.com%2Fcuda-11-3-1-download-archive%3Ftarget_os%3DWindows%26target_arch%3Dx86_64%26target_version%3D10%26target_type%3Dexe_network" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://developer.nvidia.com/cuda-11-3-1-download-archive?target_os=Windows&amp;target_arch=x86_64&amp;target_version=10&amp;target_type=exe_network" style="display:none" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://developer.nvidia.com/cuda-11-3-1-download-archive?target_os=Windows&amp;target_arch=x86_64&amp;target_version=10&amp;target_type=exe_network</a></p>
<p>インストーラーをダウンロード。<br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/e42909094db2-20211220.png" alt loading="lazy" class="md-img"></p>
<p>私はこんな感じで選択しました。各自マシンの状態に合わせて変更してください～～～。</p>
<p>ダウンロード出来たら、インストーラーを実行。流れに身を任せてCUDA11.3らしきものをインストールしちゃいましょう！</p>
<p>インストールが終われば確認です！コマンドから以下を実行します！</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash"><span class="token variable">$nvcc</span> <span class="token parameter variable">-V</span>

<span class="token comment">#nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver</span>
<span class="token comment">#Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation</span>
<span class="token comment">#Built on Mon_May__3_19:41:42_Pacific_Daylight_Time_2021</span>
<span class="token comment">#Cuda compilation tools, release 11.3, V11.3.109</span>
<span class="token comment">#Build cuda_11.3.r11.3/compiler.29920130_0</span>
</code></pre></div><p>こんな感じで出力されればインストールはOKですね！</p>
<p>続いてCuDNNのインストールに移りましょう！</p>
<h2 id="cudnn%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB">
<a class="header-anchor-link" href="#cudnn%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB" aria-hidden="true"></a> cuDNNのインストール</h2>
<p>このサイトからダウンロードできます。</p>
<p><span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-card"><iframe id="zenn-embedded__32c2b5e51948d" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__32c2b5e51948d" data-content="https%3A%2F%2Fdeveloper.nvidia.com%2Frdp%2Fcudnn-download" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download" style="display:none" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download</a></p>
<p>cuDNNのインストールにはLoginが必須となります。Nvidiaに登録しましょう！（なんかいっぱい聞かれましたが、なんとなーくで登録しちゃいました・・・。アメリカ語わからん）</p>
<p><img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/06edff0ad56b-20211220.png" alt loading="lazy" class="md-img"></p>
<p>こんな感じの画面に行き着いたら、CUDA11.x用のcuDNNをダウンロード＆インストールします！</p>
<p>ダウンロードが完了したら、中身を配置しましょう！配置先は</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash">where nvcc
</code></pre></div><p>で表示される場所に<br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/59ef0083d556-20211220.png" alt loading="lazy" class="md-img"><br>
ポイっとドラッグ＆ドロップで入れちゃいましょう！</p>
<p>最後にパスを通しましょう。</p>
<p>左下の検索バーから、「環境変数」と入力して出てくるものをクリック。<br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/9abd0a1dba6f-20211220.png" alt loading="lazy" class="md-img"></p>
<p>の環境変数から、<strong>システム環境変数</strong>の<strong>新規</strong>をクリック</p>
<div class="code-block-container"><pre><code>C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3
</code></pre></div><p><img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/08140d6a38e6-20211220.png" alt loading="lazy" class="md-img"></p>
<p>こんな感じで入力しましょう。これでオッケーです！（たぶん）</p>
<p>最後にちゃんとインストールできているか確認します。</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash"><span class="token variable">$where</span> cudnn64_8.dll

<span class="token comment">#C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin\cudnn64_8.dll</span>
</code></pre></div><p>こんな感じになればOKです！</p>
<h2 id="anaconda%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB">
<a class="header-anchor-link" href="#anaconda%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB" aria-hidden="true"></a> Anacondaのインストール</h2>
<p>皆さんおなじみにAnaconda、インストールしていきましょう！<br>
以下のサイトから、ダウンロードをクリックし、インストーラーをダウンロードします。</p>
<p><span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-card"><iframe id="zenn-embedded__d8ed599014912" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__d8ed599014912" data-content="https%3A%2F%2Fwww.anaconda.com%2Fproducts%2Findividual" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://www.anaconda.com/products/individual" style="display:none" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://www.anaconda.com/products/individual</a></p>
<p>ダウンロードが終われば、流れに身を任せてインストールを完了します。（<s>時の流れに身を任せ～～</s>）<br>
途中、PATHをどうするか選択する部分が出現しますが、両方にチェックをつけて進めましょう！なんかつけないとPATHが通らないので・・・</p>
<p>Anacondaのインストールが通ればPyTorchのインストールです！</p>
<p>インストール前に環境の準備をしましょう。仮想環境として、PyTorchという環境を作ります。</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash">conda init
conda create <span class="token parameter variable">-n</span> PyTorch
conda activate PyTorch
</code></pre></div><p>環境ができればインストールです！ドキドキ・・・！</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash">conda <span class="token function">install</span> pytorch torchvision torchaudio <span class="token assign-left variable">cudatoolkit</span><span class="token operator">=</span><span class="token number">11.3</span> <span class="token parameter variable">-c</span> pytorch
</code></pre></div><p>・・・、ん？もしかしてcondaに<code>cudatoolkit=11.3</code>入った？？？</p>
<p>深く考えないでおきましょう。</p>
<h2 id="%E6%9C%80%E7%B5%82%E7%A2%BA%E8%AA%8D">
<a class="header-anchor-link" href="#%E6%9C%80%E7%B5%82%E7%A2%BA%E8%AA%8D" aria-hidden="true"></a> 最終確認</h2>
<p>あとはPythonを呼び出して、GPUが使えるか試してみましょう！</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-python"><code class="language-python"><span class="token keyword">import</span> torch
torch<span class="token punctuation">.</span>cuda<span class="token punctuation">.</span>is_available<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span>

<span class="token comment">#True</span>
</code></pre></div><h1 id="%E3%81%BE%E3%81%A8%E3%82%81">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%81%BE%E3%81%A8%E3%82%81" aria-hidden="true"></a> まとめ</h1>
<p>WindowsはDockerがないとGPU使えないと思ってましたが、割と簡単に使えるんですね・・・。学びです。</p>
<p>Windows上に環境が作れたんで、またなんか作りたいですね。</p>


Windows10にPyTorch1.10とCUDA11.3の環境を作る

とりあえずPyTorchのサイトに行ってみる

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