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（winget を使用しないインストール）: 別ページ »で説明
• Windows での Anaconda3 のインストール: 別ページ »で説明
• 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）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，開発ツールセットである． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかの種類があり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用するものである．インストールは以下の基準で判断してください：

• Build Tools for Visual Studio の機能のみが必要な場合

  Build Tools for Visual Studio のインストール を行う．

• Visual Studio の機能が必要である，あるいは，よく分からない場合

  Visual Studio をインストール する．

  Visual Studio 2022 をインストールする際に，「C++ によるデスクトップ開発」を選択することで， Build Tools for Visual Studio 2022 の機能も一緒にインストールされる．

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストール を行う方が良い．

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

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

   次のコマンドを実行

   次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである．

   winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools 
   winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
   

2. Build Tools for Visual Studio 2022 での C++ によるデスクトップ開発，CLI，ATL，MFC のインストール（Windows 上）
   1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

   2. Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ．
      
   3. 「C++ によるデスクトップ開発」をクリック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」，「ATL」，「MFC」をチェックする．その後，「変更」をクリック．
      

Visual Studio のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

   次のコマンドを実行

   次のコマンドは，Visual Studio Community 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである．

   winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.Community
   winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
   

2. Visual Studio での C++ によるデスクトップ開発，CLI のインストール（Windows 上）
   1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

   2. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ．
   3. 「C++ によるデスクトップ開発」をチェック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」をチェックする．その後，「インストール」をクリック．

Git，CMake のインストール（Windows 上）

Gitは，分散型のバージョン管理システム． CMakeは，クロスプラットフォームのビルドシステム生成ツール．

【手順】

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

   次のコマンドを実行

   次のコマンドは，GitとCMakeをインストールし，Gitにパスを通すものである．

   次のコマンドでインストールされるGitは 「git for Windows」と呼ばれるものであり， Git，MinGW などから構成されている．

   winget install --scope machine Git.Git
   powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\Git\cmd\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
   winget install --scope machine Kitware.CMake
   powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\CMake\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
   

【関連する外部ページ】

• Git の公式ページ: https://git-scm.com/
• CMake の公式ダウンロードページ: https://cmake.org/download/

【関連項目】 Git バージョン管理システム, Git の利用, CMake ビルドシステム生成ツール, CMake の使用方法

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

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
   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