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PyTorch 1.10, Caffe 2 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 (https://pytorch.org/) の手順で行う.

NVIDIA CUDA ツールキット を使うときは, NVIDIA ドライバは別途インストールすることと,CUDA のバージョン選択では「CUDA 同封の PyTorch を選択する」ことを心に留める.

目次

  1. 前準備
  2. NVIDIA ドライバのインストール
  3. PyTorch のインストール

先人に感謝.

【サイト内の関連ページ】:

前準備

Ubuntu のシステム更新

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.

Ubuntu のインストールは別ページで説明している

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/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: 別ページで説明している.

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.)

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: 別ページで説明している.

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.

sudo apt -y update
sudo apt -y install python-is-python3 python3-dev python3-pip python3-setuptools python3-venv

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「はじめよう」の Web ページを開く

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

  2. 種類を選ぶ

    Linux, pip, Python,NVIDIA CUDA ツールキット 11.6 での実行例

    [image]
  3. 「Run the command」のところに,コマンドが表示されるので確認する

    [image]
  4. 端末で,いま表示されたコマンドをそのまま実行する

    但し,Ubuntu の場合は,「pip」を「sudo pip3」に変えて実行.

    sudo pip3 install -U torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
    

    [image]
  5. その結果,エラーメッセージが出ていないことを確認.

    [image]
  6. PyTorch のバージョン確認

    端末で,次のコマンドを実行.

    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__ )"
    

    [image]
  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: 別ページにまとめている.

    from __future__ import print_function
    import torch
    x = torch.rand(5, 3)
    print(x)
    exit()
    

    [image]
  8. GPU が動作しているか確認

    次の Python プログラムを実行して確認.

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

    [image]