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）

前準備

Python 3.12 のインストール

以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。

方法1：winget によるインストール

Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install -e --id Python.Python.3.12 --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 AssociateFiles=1 InstallLauncherAllUsers=1"

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

方法2：インストーラーによるインストール

1. Python 公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
4. 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

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

以下のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。

REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --accept-source-agreements --accept-package-agreements --silent --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64

REM Build Tools + Desktop development with C++（VCTools）+ 追加コンポーネント（一括）
winget install --id Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools ^
  --override "--passive --wait --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.ClangCL --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"

--add で追加されるコンポーネント

上記のコマンドでは，まず Build Tools 本体と Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールし，次に setup.exe を用いて以下のコンポーネントを追加している。

• VCTools：C++ デスクトップ開発ワークロード（--includeRecommended により、MSVC コンパイラ、C++ AddressSanitizer、vcpkg、CMake ツール、Windows 11 SDK 等の推奨コンポーネントが含まれる）
• VC.Llvm.Clang：Windows 向け C++ Clang コンパイラ
• ClangCL：clang-cl ツールセットを含むコンポーネントグループ（MSBuild から Clang を使用するために必要）
• VC.CMake.Project：Windows 向け C++ CMake ツール
• Windows11SDK.26100：Windows 11 SDK（ビルド 10.0.26100）

インストール完了の確認

winget list Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools

上記以外のコンポーネントが必要になった場合は Visual Studio Installer で個別にインストールできる。

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

【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

以下のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。管理者権限は、wingetの--scope machineオプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要となる。

REM CMake をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Kitware.CMake -e --silent
REM CMakeのパス設定
set "CMAKE_PATH=C:\Program Files\CMake\bin"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%CMAKE_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%CMAKE_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%CMAKE_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

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

関連 Web ページ

• NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
• NVIDIA CUDA ツールキットの URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

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 11.5，NVIDIA 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. 以下の操作を管理者権限のx64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)で実行する 　　（手順：スタートメニュー →Visual Studio 20xx」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」 → 「管理者として実行」）。
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
   

   
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
   

   
   （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
   

   
5. ONNX のインストール

   別ページ »で説明

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 --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
   rmdir /s /q CMakeFiles
   python setup.py build
   python setup.py install
   

9. Windows の システム環境変数 CAFFE_ROOT の設定
   • Windows の システム環境変数: CAFFE_ROOT
   • 値: c:\pytorch\caffe2
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())"
    

    
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