トップページ -> インストール,設定,利用 -> Windows ソフトウエア -> 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)(Visual Studio ビルドツール (Build Tools) を使用)
[サイトマップへ], [サイト内検索へ]

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)(Visual Studio ビルドツール (Build Tools) を使用)

Windows で,PyTorch, Caffe2 最新版をソースコードからビルドして,インストールする手順をスクリーンショット等で説明する.

【このページの目次】

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 URL: https://www.python.org/

Git, cmake のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

cmake の URL: https://cmake.org/download/

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

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

GPU とは,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.

ダウンロードページ

詳細説明

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

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

ダウンロードページ

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1指定されている. TensorFlow 1.15の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0指定されている. 指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明


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)(Visual Studio ビルドツール (Build Tools) を使用)

  1. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプト管理者として開く.

    ※ 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 (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, Visual Studio ビルドツールのインストールを行う. Visual Studio ビルドツールのインストール手順は,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
    mkdir C:\tools
    cd C:\tools
    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エア(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:\tools
    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.

    py -m pip install numpy pyyaml ninja pillow six
    

    [image]
  5. Python パッケージ PyTorch のビルドとインストール
    del CMakeCache.txt
    py setup.py build
    py setup.py install
    
  6. システム環境変数 CAFFE_ROOT の設定
  7. Python でPyTorch のバージョン確認

    py -c "import torch; print( torch.__version__ )"
    
  8. Python でcaffe のバージョン確認

    py -c "import caffe; print( caffe.__version__ )"
    
  9. 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)
    

    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

  10. 今度は,cmake を直接起動して,ソースコードからビルドし、インストールする
    しばらく時間がかかる.
    cd C:\tools
    cd pytorch
    cmake -G .
    cmake --build . --config RELEASE 
    cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL 
    
  11. 実行結果の確認

    [image]

本サイトは金子邦彦研究室のWebページです.サイトマップは,サイトマップのページをご覧下さい. 本サイト内の検索は,サイト内検索のページをご利用下さい.

問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]