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Windows10にPyTorch1.10とCUDA11.3の環境を作る

2021/12/21に公開
機械学習
Windows
PyTorch
環境構築
tech

前書き

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。

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。

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！

環境

今回の実装環境は次の通りです。

  • OS:windows10
  • GPU:RTX2060super
  • CPU:intel core i5 8500

インストール開始

とりあえずPyTorchのサイトに行ってみる

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。

ということで、
https://pytorch.org/

からいろいろ情報を得ます。

なるほど・・・。condaとCUDA11.3がいるんですね。準備しましょう。

CUDA11.3をインストール

とりあえずここから
https://developer.nvidia.com/cuda-11-3-1-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_network

インストーラーをダウンロード。

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～～～。

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！

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！

$nvcc -V

#nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
#Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
#Built on Mon_May__3_19:41:42_Pacific_Daylight_Time_2021
#Cuda compilation tools, release 11.3, V11.3.109
#Build cuda_11.3.r11.3/compiler.29920130_0

こんな感じで出力されればインストールはOKですね！

続いてCuDNNのインストールに移りましょう！

cuDNNのインストール

このサイトからダウンロードできます。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

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）

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！

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

where nvcc

で表示される場所に

ポイっとドラッグ＆ドロップで入れちゃいましょう！

最後にパスを通しましょう。

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。

の環境変数から、システム環境変数の新規をクリック

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3

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）

最後にちゃんとインストールできているか確認します。

$where cudnn64_8.dll

#C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin\cudnn64_8.dll

こんな感じになればOKです！

Anacondaのインストール

皆さんおなじみにAnaconda、インストールしていきましょう！
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。

https://www.anaconda.com/products/individual

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。（時の流れに身を任せ～～）
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・・・

Anacondaのインストールが通ればPyTorchのインストールです！

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。

conda init
conda create -n PyTorch
conda activate PyTorch

環境ができればインストールです！ドキドキ・・・！

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

・・・、ん？もしかしてcondaにcudatoolkit=11.3入った？？？

深く考えないでおきましょう。

最終確認

あとはPythonを呼び出して、GPUが使えるか試してみましょう！

import torch
torch.cuda.is_available()

#True

まとめ

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。

Windows上に環境が作れたんで、またなんか作りたいですね。

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