トップページインストール,使い方Windows の種々のソフトウェア(インストール,使い方)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)

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)

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.

PyTorch, Caffe2 のインストールは,複数の方法がある.

目次

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

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

前準備

Python 64 ビット版のインストール,pip と setuptools の更新

Windows での Python 3.10 のインストール,pip と setuptools の更新: 別ページで説明している.

Python の公式ページ: http://www.python.org/

Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022)のインストール

Build Tools for Visual Studio は,Windows で動くMicrosoft の C++ コンパイラーである.

ダウンロードページ

https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/

詳細説明

Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022)のインストール: 別ページで説明している.

インストール手順の概要

  1. ダウンロード URL を開く

    https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/

  2. このページの「Build Tools のダウンロード」をクリック
  3. ダウンロードが始まる
  4. ダウンロードした .exe ファイルを実行する
  5. 表示を確認し,「続行」をクリック
  6. C++ によるデスクトップ開発」をクリック.「インストール」をクリック.

    [image]

Git のインストール

Git のページ https://git-scm.com/ からダウンロードしてインストール:

cmake のインストール

cmake の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

GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

NVIDIA CUDA は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

関連 Web ページ

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 11.5NVIDIA cuDNN 8.3 のインストール: 別ページで説明している.

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管理者として実行開く.

    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
    cd c:\
    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
    

    [image]
    (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
    

    [image]
  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 
    
  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. システム環境変数 CAFFE_ROOT の設定
  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実行し,次を実行.

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

    [image]
  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)
    

    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

    [image]