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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.CUDA対応可(GPU 対応可能)(MSVC ビルドツール (Build Tools) を使用)

目次

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

サイト内の関連ページ

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


前準備

Python のインストール

Windows での Python のインストール手順は,「別のページ」で説明している.

Chocolatey, git, cmake のインストール

以下,Windows に Python, git, cmake をインストール済みであるものとして説明を続ける.

MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストール

(NVIDIA GPU を使いたいときに限り)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

※ Windows でのインストール手順の詳細は,「別のページ」で説明している

参考Webページ:


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(GPU 対応可能)(MSVC ビルドツール (Build Tools) を使用)

  1. VS 2019用 x64 Native Tools コマンドプロンプトを開く

    Windows のメニューで「Visual Studio 2019」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」(あるいは類似名のもの)を選ぶ

    ※ 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」がないときは, MSVC ビルドツールのインストールを行う. MSVC ビルドツールのインストール手順は,「別のページ」で説明している.

  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
    mkdir C:\tools
    cd C:\tools
    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エア(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:\tools
    git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
    

    [image]
    (以下省略)
  4. Windows で PyTorch を ソースコードからビルドし、インストールする

    「Visual Studio 16 2019」のところは, cmake のオプションである. 使用する Visual Studio のバージョンに応じて調整すること

    cd C:\tools
    cd pytorch
    cmake -G "Visual Studio 16 2019" -T host=x64 .
    cmake --build . --config RELEASE 
    cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL 
    
  5. 実行結果の確認

    ※ うまくいっていない場合は、設定を変えてやり直す

    [image]
  6. Python のパッケージの設定
    set MSVC_VERSION=16
    set CMAKE_GENERATOR=Visual Studio 16 2019 
    py setup.py build
    py setup.py install
    

    ここから先は書きかけ

  7. システム環境変数 CAFFE_ROOT の設定
  8. Python でPyTorch のバージョン確認

    ※ 「py」は,Windows のPythonランチャー

    py -c "import torch; print( torch.__version__ )"
    
  9. Python でcaffe のバージョン確認

    py -c "import caffe; print( caffe.__version__ )"
    
  10. 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

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

    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


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