Ubuntu Desktop 18.04にCUDA/Anacondaによるディープラーニング環境を構築する！（PyTorch）
Ubuntu 18.04 LTS Desktopに、CUDAによるPyTorchのディープラーニング環境を構築します。
記事の目次
使用した環境
- GeForce GTX 1050 Ti
- Ubuntu 18.04 LTS Desktop (18.04.3)
- CUDA 10.1
- cuDNN 7.6.5
- Anaconda 2020.02 (Python 3.7)
- PyTorch (GPU)
CUDA 10.1のインストール
CUDA 10.1を以下の記事を参考にインストールします。
cuDNN 7.6.5のインストール
デープラーニング用のライブラリcuDNN 7.6.5を以下の記事を参考にインストールします。
Anaconda 2020.02のインストール
python環境を構築するため、以下の記事を参考にAnacondaをインストールします。
PyTorchのインストール
PyTorchをインストールします。
PyTorchのインストールの実行
PyTorchのホームページで以下を選択して、インストール用のコマンドを表示します。
- PyTorch Build : Stable (1.4)
- Your OS : Linux
- Package : conda
- Language : Python/li>
- CUDA : 10.1
表示された以下のコマンドを実行します。
$ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/sysadm01/anaconda3
added / updated specs:
- cudatoolkit=10.1
- pytorch
- torchvision
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
conda-4.8.3 | py37_0 2.8 MB
cudatoolkit-10.1.243 | h6bb024c_0 347.4 MB
ninja-1.9.0 | py37hfd86e86_0 1.2 MB
pytorch-1.4.0 |py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0 432.9 MB pytorch
torchvision-0.5.0 | py37_cu101 9.1 MB pytorch
------------------------------------------------------------
Total: 793.5 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
cudatoolkit pkgs/main/linux-64::cudatoolkit-10.1.243-h6bb024c_0
ninja pkgs/main/linux-64::ninja-1.9.0-py37hfd86e86_0
pytorch pytorch/linux-64::pytorch-1.4.0-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0
torchvision pytorch/linux-64::torchvision-0.5.0-py37_cu101
The following packages will be UPDATED:
conda 4.8.2-py37_0 --> 4.8.3-py37_0
Proceed ([y]/n)? y
Downloading and Extracting Packages
conda-4.8.3 | 2.8 MB | ##################################### | 100%
torchvision-0.5.0 | 9.1 MB | ##################################### | 100%
ninja-1.9.0 | 1.2 MB | ##################################### | 100%
pytorch-1.4.0 | 432.9 MB | ##################################### | 100%
cudatoolkit-10.1.243 | 347.4 MB | ##################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
PyTorchのインストールの検証
最初のチュートリアルを実行して、インストールできたことを確認します。
$ python
Python 3.7.6 (default, Jan 8 2020, 19:59:22)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from __future__ import print_function
>>> import torch
>>> x = torch.empty(5, 3)
>>> print(x)
tensor([[1.1663e-38, 1.1663e-38, 1.1663e-38],
[1.1663e-38, 1.1663e-38, 1.1664e-38],
[1.1663e-38, 1.1663e-38, 1.5208e-37],
[1.6898e-37, 1.1388e-37, 1.0947e-37],
[1.1663e-38, 1.1663e-38, 1.1663e-38]])
>>> exit()
GPUを使用しない場合
GPUを使用せず、CPUのみでディープラーニングを行う場合は、本稿の「Anaconda 2020.02のインストール」から開始し、PyTorchのインストールは、以下のCPUなしのコマンドでインストールを行います。
$ conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
おわりに
本稿では、Anacondaの環境にPyTorchをインストールしました。
参考情報
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