PyTorch のインストールと動作確認（Ubuntu 上）

PyTorch のインストールは， 公式ページ (https://pytorch.org/) に表示されるコマンドで行う． 2026年8月時点の安定版は PyTorch 2.13 である．

pip でインストールする CUDA 版の PyTorch のパッケージには， PyTorch の動作に必要な CUDA ランタイムや cuDNN が同梱される． そのため，PyTorch を使うだけであれば NVIDIA CUDA ツールキットを別途インストールする必要はない． 一方で，NVIDIA ドライバは別途インストールする必要がある． CUDA 13 系のパッケージは新しいドライバ（バージョン 580 以降）を必要とするため， ドライバを更新できない場合は CUDA 12.6 のパッケージを選ぶ．

なお，Caffe2 は PyTorch に統合された後に API が廃止され， 現在の PyTorch には Caffe2 のビルドや ONNX エクスポータの Caffe2 サポートは含まれない．

【目次】

  1. 前準備
  2. PyTorch, Torchvision のインストール

【サイト内の関連ページ】

前準備

Ubuntu のシステム更新

PyTorch がサポートする Linux は glibc 2.28 以降のディストリビューションである． Ubuntu では 22.04, 24.04 などが該当する．

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは， 端末で，次のコマンドを実行する。これは、パッケージ情報を最新の状態に保ち、インストール済みのパッケージをセキュリティアップデートやバグ修正を含めて更新するためである。

Ubuntu のインストールはこちらの別ページで説明する。 

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
# インストール済みのパッケージを包括的に更新 (依存関係も考慮)
sudo apt full-upgrade
# カーネル更新等で実際に再起動が必要な場合のみ実行を推奨
# sudo shutdown -r now

NVIDIA ドライバのインストール（Ubuntu 上）

Ubuntu での NVIDIA ドライバのインストール: 別ページ »で説明

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール（Ubuntu 上）

Python のインストールは行わない（Ubuntu のシステム Python を用いる．） PyTorch 2.13 が対応する Python は 3.10 から 3.14 である．

Python, pip のコマンドでの起動のまとめ．

Ubuntu のシステム Python を用いるとき， python, pip は，次のコマンドで起動できる．

Ubuntu での Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール: 別ページ »で説明

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール

端末で，次のコマンドを実行する． 

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
sudo apt -y install python-is-python3 python3-dev python-dev-is-python3 python3-pip python3-setuptools python3-venv build-essential

Python 仮想環境の作成

Ubuntu 23.04 以降のシステム Python は PEP 668 により外部管理環境として扱われ， pip で直接パッケージをインストールすると error: externally-managed-environment となる． そのため，PyTorch は Python 仮想環境 (venv) にインストールする．

端末で，次のコマンドを実行する． 

# 仮想環境 ~/pytorch を作成
python3 -m venv ~/pytorch
# 仮想環境を有効化（端末を開き直したときは，このコマンドを再度実行する）
source ~/pytorch/bin/activate
# 仮想環境内の pip, setuptools, wheel を更新
pip install -U pip setuptools wheel

PyTorch, Torchvision のインストール（Ubuntu 上）

Web ブラウザで最新情報を確認ののち，所定のコマンドによりインストールを行う．

PyTorch の URL: https://pytorch.org/

  1. PyTorch の「Get Started」の Web ページを開く

    https://pytorch.org/get-started/locally/

  2. 種類を選ぶ

    Linux, pip, Python，CUDA 13.0 での実行例

    • PyTorch Build: 「Stable」
    • Your OS: 「Linux」 ・・・ Ubuntu にインストールするので
    • Package: 「Pip」
    • Language: ・・・　Python を選ぶ
    • Compute Platform: 「CUDA 13.0」 ・・・ 選択できるのは CUDA 12.6, CUDA 13.0, CUDA 13.2, ROCm, CPU である．NVIDIA ドライバが対応していれば新しい CUDA を選ぶ
  3. 「Run this Command」のところに，コマンドが表示されるので確認する
  4. 端末で，仮想環境を有効化したうえで，いま表示されたコマンドをそのまま実行する 
    source ~/pytorch/bin/activate
pip install -U torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
    音声処理の torchaudio は保守段階のパッケージであり，公式ページの標準のコマンドには含まれない． 必要なときのみ，同じ --index-url を付けて追加インストールする．
  5. その結果，エラーメッセージが出ていないことを確認．
  6. PyTorch のバージョン確認

    端末で，次のコマンドを実行する．

    バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある． 
    python3 -c "import torch; print( torch.__version__ )"
  7. PyTorch の動作確認

    https://pytorch.org/get-started/locally/ に記載のサンプルプログラムを実行してみる

    Python プログラムの実行

    Ubuntu では， Python プログラムを動かすために， 「python3」コマンドを使う．
    Python プログラムを動かすために， python3のコマンドを使う． Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である． Python 開発環境の説明: 別ページ »にまとめ 
    import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
exit()
  8. GPU が動作しているか確認

    Python プログラムを実行する． True と表示されれば，PyTorch から GPU が利用できる状態である． 

    import torch
print(torch.cuda.is_available())
exit()