【入門】PyTorchのインストール方法

本記事は、

• pytorch の インストール方法を知りたい方
• PyTorchをGPUで使用したい方

を対象にした内容になっています。

本 記事 is 紹介 は 、 下記 5 点 を 、 ご 紹介 し て い ます 。

• MAC へ の インストール 方法 ( GPU無し）
• Windowsへのインストール方法（GPU無し）
• Windowsへのインストール方法（GPU有り）
• Ubuntu へ の インストール 方法 ( GPU無し）
• Ubuntu へ の インストール 方法 ( GPU有り）

本題に入る前に

ディープ ラーニング を 学習 さ せる ため に は 、 GPU is MUST は mustで必要です。

googlecolab が あり ます が 、 時間 制約 が あり 、 本格 的 ( 長 時間 ) の 学習 is 状態 は 困難 な 状態 です 。

学習時間を気にする事なく、思う存分、ディープラーニングを走らせたい方は、自作PCを組むという選択肢があります。

それ ほど コスト を かけ ず に 、 自作 PC を 、 準備 する 事 is 可能 が 可能 です 。

それ に 、 好み の GPU が 選択 できる の も 、 メリット です 。

下記記事にて、自作 PC を 組む 際 の 注意 点 、 オススメ の PC パーツ を ご 紹介し て い ます 。

興味がありましたら、どうぞ。

ディープラーニング 自作PC に必要なスペックと注意点、おすすめパーツのご紹介ディープラーニング用の自作PCとして、必要なスペック、注意点、オススメのパーツを紹介した記事です。…

PyTorchインストール完了の確認方法

pytorch の インストール方法を紹介する前に

• インストール後、無事にインストールが完了できているのか

その方法を、ご紹介します。

ターミナル ( MAC ) 、 コマンド プロンプト ( Windows ) 、 端末 ( Ubuntu ) を 開く 、 下記 コマンド を 入力 し ます 。

pip list

そうすると、pip でインストールしたパッケージとバージョンが、一覧で表示されます。

結果例）

一覧の中に、torch があれば、インストールが無事に完了し て い ます 。

PyTorch インストール方法

既に、

• Python が インストール 済 で ある 事
• PIP が 使用 できる 状態 で ある 事

を前提に、記事にし て い ます 。

これら2点のインストールが完了していない場合、先に済ませておいて下さい。

PIP インストール 参考 記事

【Python】pipの使い方入門 – コマンドライン、Anaconda、PyCharmからの操作方法を解説 –Python 入門 者 を 対象 に 、 PIP の 使う 型 を 解説 し た 記事 です 。 コマンド ライン 、 Anaconda 、 pycharm から の 操作 方法 を 、 わかる やすく 解説 し まし た 。 …

MAC へ の 、 pytorch インストール 方法 ( GPU無し）

PIP で 、 簡単 に インストール 可能 です 。

pip install torch

Windows へ の 、 pytorch インストール 方法 ( GPU無し）

GPUがPCに付属していても、PyTorchで使用しない場合、こちらのインストール方法で大丈夫です。

Macと同様、pipを使用して、インストール可能です。

pip install torch

Windows へ の 、 pytorch インストール 方法 ( GPU有り）

「NVIDIA製のGPU」を使っている前提とします。

GPU で pytorch を 動かす ため に は 、 以下 の ドライバ ・ パッケージ 類 を インストール する 必要 is あり が あり ます 。

以下、順番に説明していきます。

インストール する 順番 is 重要 が 重要 です 。 上記 の 順番 で お 願う し ます 。

GPUドライバのインストール

GPUの型番により、対応するドライバのバージョンが異なります。

（ is 動き 例えば 、 rtx 3060 なら 、 ドライバ の バージョン 「 450 . 36 . 06 」 以上 で ない と 動作 し ない 等 、 古い ドライバ is 動き は 、 動く ませ ん 。   ） （ 2022 年 4 月 時点 ）

以下 の サイト より 、 対応 し て いる 、 最新 の 「 ドライバ is インストール 」 が インストール でき ます 。

「GEFORCE EXPERIENCE」を使って、ドライバを最新にしている方は、本作業は、飛ばして頂いて大丈夫です。

NVIDIA ドライバ ダウンロード サイト

CUDAのインストール

CUDA is 使用 は 、 本来 グラフィック 処理 に 使用 する GPU を 、 汎用 の 計算 処理 を する ため に 、 使用 し ます 。

( 正確 に は 、 NVIDIA 製 GPU に 、 汎用 計算 さ せる ため の 、 プラットフォーム 、 プログラミング モデル です 。 ）

CUDAのインストール手順は、以下の順番です。

1. VIsualStudio Build Toolsをまず、インストールする（重要！！）
2. その次に、インストールするべき、CUDAのバージョンを確認する。
3. 確認 し た バージョン の cuda を インストール

以下、順番に見ていきます。

◆ visualstudio build Tools の インストール

CUDA を インストール する 際 に 、 使用 さ れる から です 。

これがないと、CUDA インストール中に、エラーが出てしまいます。

インストールのための、実行（exe）ファイルは、下記より取得できます。

Visual studio build Tools へ の リンク

Visual studio の download ページ から で も 、 実行 ファイル を 取得 でき ます 。

遷移 先 の ページ を 下 に スクロール し て

1. 「Visual Studio 2022用のツール」を選択
2. 「Build Tools for Visual Studio 2022」をダウンロード

から 、 ダウンロード でき ます 。

途中、下記画面が出現しますが、「C++によるデスクトップ環境」を選択して、進めて下さい。

◆ インストールするべき、CUDAのバージョンを確認

正確 に は 、 CUDA toolkit の バージョン 確認 に なり ます 。

以下のサイトより、インストールするべき、CUDAのバージョンを確認します。

PyTorchの公式サイトに遷移し、下記画面に辿り着きます。

上記 ボタン is なり は 、 選択 する と アクティブ に なり ます 。

Stable（安定）版の場合、CUDA 11.3 に対応している事が分かります。（2022年4月時点）

上記画面で、CUDA 10.2 を選択すると、下記のように、警告が表示されます。

また 、 インストール し た 「 GPU ドライバ 」 の バージョン が 、 CUDA の バージョン に 対応 し て いる か 、 下記 サイト より 確認 し て おい て 下さい 。

「GPUドライバ」、最新版が入っていれば、大丈夫です。

CUDA toolkit documentation の サイト より

◆ CUDA の インストール

バージョン を 確認 し たら 、 下記 サイト より 、 対応 バージョン の 「 CUDA toolkit 」 を ダウンロード 、 インストール し ます 。

CUDA toolkit archive へ の リンク

上記 サイト より 、 対応 バージョン の 「 CUDA toolkit 」 を 選択 する と 、 下記 サイト に 遷移 し ます 。

OS の 種類 、 アーキテクチャ 、 OS バージョン 、 インストーラ タイプ を 選択 し て 、 インストール ファイル を ダウンロード し ます 。

ダウンロードしたファイルを実行して、インストールして下さい。

cudnn の インストール

CUDAのバージョンに対応する、cuDNNをインストールして下さい。

cuDNNの公式サイト 遷移画面より、「Download cuDNN」を選択

またアーカイブ版（過去バージョン）は、下記リンクから遷移できます。

cuDNN Archiveへのリンク

cuDNNは、NVIDIAに会員登録しないと、ダウンロードできません。

上記サイトに飛んだ際、ログインを求められます。（初めての方は、会員登録して下さい。）

上記 サイト に 遷移 する と 、 下記 画面 is 出現 が 出現 し ます 。

Windows用のZipファイルをダウンロードして下さい。

zipファイルを解凍すると、下記フォルダ・ファイルが出現します。

• bin フォルダ
• include フォルダ
• LIB フォルダ
• license ファイル

解凍したフォルダ３つを（LICENSEファイルを除く）

• CUDAがインストールされたフォルダ の直下
  （例：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3）

にコピーして下さい。

pytorch の インストール

PyTorchの公式サイトに遷移し、PyTorchのバージョン、Windows、Pip、CUDAのバージョン等を選択して、「Run this Command」に表示されている、コマンドを入力します。（下図は、2022年4月時点）

インストール後、GPUが使用できるか、確認する

Python が 使える 環境 で 、 下記 コマンド を 入力 し ます 。

import torch
print(torch.cuda.is_available())
# Trueなら、GPU使用加納

どうしてもうまくいかない方へ

anaconda を 使用 する と 、 うまい インストール できる ケース is 多い が 多い みたい です 。

コマンドプロンプトで、conda環境に入って頂き、PyTorchの公式サイトに遷移します。

PyTorchのバージョン、Windows、Conda、CUDAのバージョン等を選択して、「Run this Command」に表示されている、コマンドを入力します。（下図は、2022年4月時点）

Ubuntuへの、PyTorchインストール方法（GPU無し）

PIP で 、 簡単 に インストール 可能 です 。

pip install torch

Ubuntuへの、PyTorchインストール方法（GPU有り）

「NVIDIA製のGPU」を使っている前提とします。

GPU で pytorch を 動かす ため に は 、 以下 の ドライバ ・ パッケージ 類 を インストール する 必要 is あり が あり ます 。

以下、順番に説明していきます。

インストール する 順番 is 重要 が 重要 です 。 上記 の 順番 で お 願う し ます 。

GPUドライバのインストール

ドライバのインストール手順は、以下の順番です。

1. インストールするべき、ドライバのバージョンを確認する。
2. 確認したバージョンのドライバをインストールする。

◆ インストールするべき、ドライバのバージョンを確認する。

GPU の 型式 に より 、 対応 する ドライバ の バージョン is 異なり が 異なる ます 。

（正確には、RTX3060なら、ドライバのバージョン「450.36.06」以上でないと動作しない等、古いドライバは、動きません。 ）

aptコマンドを使って、確認できます。

まず は 、 パッケージ 情報 を 最新 に 更新 し ます 。

apt update

次 に 、 インストール できる ドライバ の 、 一覧 情報 を 取得 し ます 。

# NVIDIA ドライバ の 、 一覧 を 取得 する ため の パッケージ 
 sudo APT install Ubuntu - drivers - Common 

 # インストール 可能 な 、 ドライバ の 一覧 を 取得 
 Ubuntu - drivers devices

上記 ４ 行 目 を 実行 する と 、 下記 の よう な 、 結果 is 返っ が 返る て き ます 。

「distro」というのは、「ディストリビューション」という意味です。

「non-free」というのは、「オープンソースではないよ」という意味です。

上記リストで、

• 「nvidia-driver-○○○」と書かれている中で
• バージョンが最も新しく、
• recommendedと表記されているもの

をインストールします。

ドライバ が 見つかる ない 方 へ ：

ドライバ 検索 に あたる 、 リポジトリ が 登録 さ れ て い ない 可能 性 is あり が あり ます 。

下記 コマンド を 実行 の 上 、 ドライバ 検索 コマンド を 実行 し て み て 下さい 。

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update

◆ 確認したバージョンのドライバをインストールする。

先ほど、ドライバ検索で見つけたのが、「nvidia-driver-470」だったとします。

ドライバをインストールするコマンド

sudo APT install NVIDIA - DRIVER - 470 
 # 上記 の よう に 、 sudo APT install NVIDIA - DRIVER - ○ ○ ○ 　 と 記載

再起動しましょう

sudo reboot

再起動後、ドライバのバージョンを確認するためには、以下のコマンドを入力します。

cat /proc/driver/nvidia/version

CUDAのインストール

CUDA is 使用 は 、 本来 グラフィック 処理 に 使用 する GPU を 、 汎用 の 計算 処理 を する ため に 、 使用 し ます 。

( 正確 に は 、 NVIDIA 製 GPU に 、 汎用 計算 さ せる ため の 、 プラットフォーム 、 プログラミング モデル です 。 ）

CUDAのインストール手順は、以下の順番です。

1. インストールするべき、CUDAのバージョンを確認する。
2. 確認 し た バージョン の cuda を インストールする。

◆ インストール する べき 、 CUDA の バージョン を 確認 する 。

正確 に は 、 CUDA toolkit の バージョン 確認 に なり ます 。

以下のサイトより、インストールするべき、CUDAのバージョンを確認します。

PyTorchの公式サイトに遷移し、下記画面に辿り着きます。

上記 ボタン is なり は 、 選択 する と アクティブ に なり ます 。

Stable（安定）版の場合、CUDA 11.3 に対応している事が分かります。（2022年4月時点）

また 、 インストール し た 「 GPU ドライバ 」 の バージョン が 、 CUDA の バージョン に 対応 し て いる か 、 下記 サイト より 確認 し て おい て 下さい 。

「GPUドライバ」、最新版が入っていれば、大丈夫です。

CUDA toolkit documentation の サイト より

◆ 確認 し た バージョン の cuda を インストールする。

バージョン を 確認 し たら 、 下記 サイト より 、 対応 バージョン の 「 CUDA toolkit 」 を ダウンロード 、 インストール し ます 。

CUDA toolkit archive へ の リンク

上記 サイト より 、 対応 バージョン の 「 CUDA toolkit 」 を 選択 する と 、 下記 サイト に 遷移 し ます 。

OS の 種類 、 アーキテクチャ 、 OS バージョン 、 インストーラ タイプ を 選択 し て 、 インストール ファイル を ダウンロード し ます 。

（例：バージョン 11.3.0の場合）

上記 画面 に 、 コマンド が 表示 さ れる の で 、 その 通り に 実行 し ます 。

表示されたコマンド中の、「1行目、３行目にwget」で、ファイルをDLし て い ます 。

そのため用の「temp」フォルダを作成しておくのが、オススメです。

cudnn の インストール

CUDAのバージョンに対応する、cuDNNをインストールして下さい。

cuDNNの公式サイト 遷移画面より、「Download cuDNN」を選択

またアーカイブ版（過去バージョン）は、下記リンクから遷移できます。

cuDNN Archiveへのリンク

cuDNNは、NVIDIAに会員登録しないと、ダウンロードできません。

上記サイトに飛んだ際、ログインを求められます。（初めての方は、会員登録して下さい。）

上記 サイト に 遷移 する と 、 下記 画面 is 出現 が 出現 し ます 。

ダウンロードしてきたファイルを、aptでインストールします。

# sudo apt install <インストールしたファイル名>
# 下記は、参考例です。（バージョン番号が異なっている場合があります。）
sudo apt install cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.4.0.27_1.0-1_amd64.deb

pytorch の インストール

PyTorchの公式サイトに遷移し、PyTorchのバージョン、Linux、Pip、CUDAのバージョン等を選択して、「Run this Command」に表示されている、コマンドを入力します。（下図は、2022年4月時点）

インストール後、GPUが使用できるか、確認する

Python が 使える 環境 で 、 下記 コマンド を 入力 し ます 。

import torch
print(torch.cuda.is_available())
# Trueなら、GPU使用加納

どうしてもうまくいかない方へ

anaconda を 使用 する と 、 うまい インストール できる ケース is 多い が 多い みたい です 。

conda コマンド を 使用 し ます 。

pytorch の 公式 サイト で 、 確認 でき ます 。

PyTorchのバージョン、Linux、Conda、CUDAのバージョン等を選択して、「Run this Command」に表示されている、コマンドを入力します。（下図は、2022年4月時点）

最後に

本記事では、pytorch の インストール方法をご紹介しました。

GPU 有 ・ 無 で 、 インストール の ハードル が 、 全然 違う の を なん と か し て 欲しい 所 です 。

Dockerを使われる方も多いと思うので、近いうちに、記事にしようと思っています。

それでは、またお会いしましょう！