Ubuntu 18.04 LTS DesktopにCUDA/Anacondaによるディープラーニング環境を構築(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。

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