Graph Transformer Networks のインストールと動作確認（グラフニューラルネットワーク）（Python，PyTorch を使用）（Windows 上）

Graph Transformer Networks のインストールと動作確認を行う．

【目次】

  1. 前準備
  2. Graph Transformer Networks のインストール（Windows 上）
  3. 動作確認

前準備

Python のインストール（Windows上）

注：既にPython（バージョン3.12を推奨）がインストール済みの場合は，この手順は不要である．

winget（Windowsパッケージマネージャー）を使用してインストールを行う

  1. Windowsで，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
  2. winget（Windowsパッケージマネージャー）が利用可能か確認する： 
    winget --version
  3. Pythonのインストール（下のコマンドにより Python 3.12 がインストールされる）． 
    winget install --scope machine Python.Launcher
winget install --scope machine Python.Python.3.12

    4. 【関連する外部サイト】

    【サイト内の関連ページ】

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

CUDAツールキットは、GPU上でコードをコンパイルするためにC++コンパイラを必要とします。そのため、事前にMicrosoft C++ Build Tools または Visual Studio (C++開発ワークロードを含む) をインストールしておく必要があります。

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，C++コンパイラなどを含む開発ツールセットです． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかのエディションがあり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用します．インストールは以下の基準で判断してください：

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストール する方が、後で機能を追加する手間が省ける場合があります．

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動します（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）。

    以下のwingetコマンドを実行します。wingetはWindows標準のパッケージマネージャーです。

    --scope machine オプションはシステム全体にインストールすることを意味します。

    次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と、多くのプログラムで必要とされるVC++ 2015以降の再頒布可能パッケージをインストールします． 

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
  2. Build Tools for Visual Studio 2022 で C++ によるデスクトップ開発関連コンポーネントのインストール

    CUDA開発には、標準のC++開発ツールに加えて、特定のコンポーネントが必要になる場合があります。

    1. Visual Studio Installer を起動します。

      起動方法: スタートメニューから「Visual Studio Installer」を探して実行します．

    2. Visual Studio Build Tools 2022 の項目で「変更」ボタンをクリックします．
    3. 「ワークロード」タブで「C++ によるデスクトップ開発」をクリックして選択します。画面右側の「インストールの詳細」で、必要に応じて「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」、「ATL」、「MFC」などをチェックします（これらは一般的なC++開発や特定のプロジェクトタイプで必要になる場合があります）。その後、「変更」をクリックしてインストールまたは変更を適用します．

Visual Studio Community 2022 のインストール（Windows 上）

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動します。
  2. インストールコマンドの実行

    以下のwingetコマンドを実行します。--override "--add ..." 部分で、インストールするワークロードやコンポーネントを指定しています。

    winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine --override "--add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.NativeDesktop.Core Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CLI.Support Microsoft.VisualStudio.Component.CoreEditor Microsoft.VisualStudio.Component.NuGet Microsoft.VisualStudio.Component.Roslyn.Compiler Microsoft.VisualStudio.Component.TextTemplating Microsoft.VisualStudio.Component.Windows.SDK.Latest Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATL Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATLMFC"
winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64

    インストールされる主要なコンポーネントの説明：

    • NativeDesktop (C++によるデスクトップ開発): CUDA開発に必要なC++コンパイラ(VC.Tools.x86.x64)やWindows SDK (Windows.SDK.Latest)など、基本的な開発ツール一式を含みます。
    • CoreEditor: Visual Studioの基本的なコードエディタ機能を提供します。
    • VC.CLI.Support: C++/CLIを用いた開発サポート（通常、純粋なCUDA C++開発では不要な場合もあります）。
    • NuGet: .NETライブラリ管理用（C++プロジェクトでも利用されることがあります）。
    • VC.ATL / VC.ATLMFC: 特定のWindowsアプリケーション開発フレームワーク（通常、CUDA開発自体には直接必要ありません）。

    システム要件と注意事項：

    • 管理者権限でのインストールが必須です。
    • 必要ディスク容量：10GB以上（選択するコンポーネントにより変動）。
    • 推奨メモリ：8GB以上のRAM。
    • インストール過程でシステムの再起動が要求される可能性があります。
    • 安定したインターネット接続環境が必要です。

    後から追加のコンポーネントが必要になった場合は，Visual Studio Installerを使用して個別にインストールすることが可能です．

  3. インストール完了の確認

    インストールが成功したか確認するには、管理者権限のコマンドプロンプトで以下のコマンドを実行します。

    winget list Microsoft.VisualStudio.2022.Community

    リストに表示されればインストールされています。

    トラブルシューティング：

    インストール失敗時は，以下のログファイルを確認すると原因究明の手がかりになります：

    %TEMP%\dd_setup_.log
%TEMP%\dd_bootstrapper_.log

    ( は実行日時に対応する文字列)

  4. (オプション) Visual Studio Installer での確認と変更

    wingetでのインストール後も、Visual Studio Installerを使ってインストール内容を確認・変更できます。

    1. Visual Studio Installer を起動します。
    2. Visual Studio Community 2022 の項目で「変更」をクリックします。
    3. 「ワークロード」タブで「C++ によるデスクトップ開発」がチェックされていることを確認します。必要であれば、「個別のコンポーネント」タブで特定のツール（例: 特定バージョンのMSVCコンパイラ、CMakeツールなど）を追加・削除できます。「インストールの詳細」で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」などが選択されているかも確認できます。変更後、「変更」または「インストール」をクリックします。

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】 Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】 Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN 8.9.7 のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】 NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には， NVIDIA ドライバ， NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNN のインストールを行う．

【関連する外部ページ】

PyTorch のインストール（Windows 上）

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
  2. PyTorch のページを確認

    PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html

  3. 次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．

    次のコマンドを実行することにより， PyTorch 2.3 （NVIDIA CUDA 11.8 用）がインストールされる． 但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．

    事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．

    PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される． 

    python -m pip install -U --ignore-installed pip
python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers
python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

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

    Anaconda3を使いたい場合には， Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し， 次のコマンドを実行する． （PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため，Anaconda3を使わないことも検討して欲しい）． 

    conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia
py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"

    【サイト内の関連ページ】

    【関連する外部ページ】

Graph Transformer Networks のインストール（Windows 上）

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
  2. インストール 
    python -m pip install -U --no-cache-dir --ignore-installed torch==1.7.1 torchvision torchaudio numpy torch_geometric==1.4.2 torch_scatter torch_sparse
  3. インストール終了の確認

    エラーメッセージが出ていないこと

動作確認

動作確認のため，次のページに記載されている IMDB のプログラムを実行．

https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks