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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)

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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Web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

※ Python のプログラム作成には、PyCharmなどが便利である.

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

MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストール

(オプション)NVIDIA グラフィックスカード・ドライバ, NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

CUDA と連携させたいときは、前もって、 NVIDIA グラフィックスカード・ドライバ, NVIDIA CUDA ツールキットをインストールしておく.


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. オプション)Anaconda をインストールしていて、Anaconda の Python 環境を有効しているときの追加の操作

    Anaconda の Python 環境に OpenCV をインストールしたいときは、 Anaconda の Python 環境を有効する

    「activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    activate ai
    

  3. Anaconda の conda パッケージの更新

    ※ conda がないときは、conda のインストールを行う

    conda upgrade --all
    

  4. conda を用いて、前提パッケージのインストール

    https://pytorch.org/get-started/locally/ の記述に従う

    conda install -y numpy pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing
    

  5. 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
    

  6. 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)もダウンロードされる。これらの利用条件は、利用者が確認すること。

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


    (以下省略)

  7. Windows で PyTorch を ソースコードからビルドし、インストールする

    しばらく待つ

    cd C:\tools
    cd pytorch
    set CMAKE_GENERATOR=Visual Studio 15 2017 Win64
    set DISTUTILS_USE_SDK=1
    set PREBUILD_COMMAND=vcvarsall.bat
    set PREBUILD_COMMAND_ARGS=x64
    set CMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\tools\pytorch"
    python setup.py install
    


    (以下省略)

  8. 実行結果の確認

    ※ 下図のとおりになるとは限らない.

    ※ うまくいっていない場合は、設定を変えてやり直す

  9. システム環境変数 CAFFE_ROOT の設定
    C:\tools\Anaconda3\Library\lib
    

  10. Python でPyTorch のバージョン確認

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

  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

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

    次のような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