金子邦彦研究室インストールWindows の種々のソフトウェア(インストール)PyTorch, Caffe2 最新版のインストール.CUDA対応可(ソースコードを使用)(Windows 上)

PyTorch, Caffe2 最新版のインストール.CUDA対応可(ソースコードを使用)(Windows 上)

Windows で,PyTorch, Caffe2 最新版をソースコードからビルドして,インストールする.

PyTorch, Caffe2 のインストールは,複数の方法がある.

目次

PyTorch など、インストールするソフトウェアの利用条件などは、利用者が確認すること。

謝辞:このWebページで紹介する PyTorch ソフトウェア及びその他のソフトウェアの作者に感謝します

前準備

Python のインストール(Windows 上)

サイト内の関連ページ

関連する外部ページ

Python の公式ページ: https://www.python.org/

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

Build Tools for Visual Studio 2022(ビルドツール for Visual Studio 2022)のインストールは,Visual Studio を使う予定がある場合(よく分からない場合を含む)と,使う予定がない場合(使う予定が無いことが確実な場合)で方法が分かれる.

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 »で説明している.

関連する外部ページ

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

CMake のインストール(Windows 上)

CMake はビルドツールである.

サイト内の関連ページ

Windows での cmake のインストール: 別ページ »で説明している.

関連する外部ページ

CMake の公式ダウンロードページ: https://cmake.org/download/

NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.4 のインストール

GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

NVIDIA CUDA は,NVIDIA社が提供している GPU 用のツールキットである.GPU を用いた演算のプログラム作成や動作のための各種機能を備えている.ディープラーニングでも利用されている.

関連 Web ページ

インストール手順の説明

Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.5NVIDIA cuDNN v8.3 のインストール: 別ページ »で説明

PyTorch, Caffe2 最新版のインストール.CUDA対応可(ソースコードを使用)(Windows 上)

  1. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプト管理者として実行

    起動は,Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」を選ぶ.「x64」は,64ビット版の意味である.

    「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」がないとき:

    C++ ビルドツール (Build Tools) のインストールを行うことで, 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」がインストールされる.その手順は,別ページ »で説明

  2. pytorch の作業ディレクトリとインストールディレクトリを削除する
    cd c:\
    rmdir /s /q pytorch
    

    [image]
  3. pytorch のソースコードをダウンロード

    同時にサードパーティソフトウェア(ideep, eigen, pybind11, mkl-dnn など多数)もダウンロードが始まる。これらの利用条件は、利用者が確認すること

    しばらく待つ

    cd c:\
    git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
    

    [image]
    (以下省略)
  4. numpy pyyaml ninja pillow six のインストール
    これらは,ビルドで使用される.

    ※ 「py -m pip install ...」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド.

    python -m pip install numpy pyyaml ninja pillow six
    

    [image]
  5. ONNX のインストール

    別ページ »で説明している.

  6. cmake を用いて,ソースコードからビルドし、インストールする

    -DUSE_BREAKPAD=OFF」は,これを付けない場合,私のパソコンではエラーメッセージが出たので付けている.各自で試してほしい.
    しばらく時間がかかる.

    cd c:\
    cd pytorch
    cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -T host=x64 -DUSE_BREAKPAD=OFF -DOpenMP_CXX_FLAGS='/openmp' .
    cmake --build . --config RELEASE 
    cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL -- /m:4 
    
  7. 実行結果の確認
  8. Python パッケージ PyTorch のビルドとインストール
    cd c:\
    cd pytorch
    del CMakeCache.txt
    python setup.py build
    python setup.py install
    
  9. Windowsシステム環境変数 CAFFE_ROOT の設定
  10. Python でPyTorch のバージョン確認と,PyTorch から NVIDIA CUDA ツールキット が利用可能かの確認

    Windows で,コマンドプロンプトを開き,次を実行.

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

    [image]
  11. Python でcaffe のバージョン確認

    python -c "import caffe; print( caffe.__version__ )"
    
  12. 動作確認 https://pytorch.org/get-started/locally/ に記載の Python プログラムを動かしてみる

    Python プログラムを実行する

    PyTorch を使用して,5行3列のランダムな値を持つテンソル (多次元配列) を作成し,それを表示するプログラム.

    import torch
    x = torch.rand(5, 3)
    print(x)
    

    結果が表示されることを確認。乱数を使っているので、値は、実行のたびに変化する

    [image]