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 のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

• Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明している．
• Windows での Anaconda3 のインストール: 別ページ »で説明している．
• Python のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【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）

【サイト内の関連ページ】

• Visual Studio の機能のうち ビルドツール（Build Tools）以外の機能も使う予定がある場合，あるいは，よく分からない場合

  Windows での Visual Studio Community 2022 のインストール: 別ページ »で説明している．なお，Visual Studio には，ビルドツール（Build Tools）が含まれている．

• Visual Studio の機能のうち ビルドツール（Build Tools）の機能しか使わない場合

  Windows での ビルドツール for Visual Studio 2022 （Build Tools for Visual Studio 2022） 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】

• Build Tools for Visual Studio 2022 の公式ページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/

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

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

   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
   

   
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 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

    from __future__ import print_function
    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