PyTorch 学習 1 - Win10 環境に NVIDIA Cuda9.0 をインストール + マルチ環境 Anaconda3-5.2.0 + PyTorch 0.4.1 GPU バージョン + PyCharm 環境構成
準備
1. コンピューターが NVIDIA ディスクリート グラフィックス カードをサポートし、ディスクリート グラフィックス ドライバーがインストールされている必要があります。
（8G以下なら導入検討不要）、以下に示すように
2. 優先グラフィック プロセッサを設定する
NVIDIA コントロール パネル -> 3D 設定の管理 -> グローバル設定 -> 優先グラフィックス プロセッサを選択します。高性能 NVIDIA プロセッサを選択し、適用をクリックします。
3. 独立したグラフィックス カードでサポートされている Cuda のバージョンを確認する
（非常に重要です。PyTorch に対応していないと動きません！)
[ヘルプ] -> [システム情報] -> [ビルド ビュー] をクリックします。
Cuda9.0をインストール
1.公式サイトからCuda9.0をダウンロード
公式ウェブサイト: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
2.Cuda9.0をインストール
cuda_9.0.176_win10.exe を実行して、
カスタム インストールを選択します.
インストール項目を選択すると、GeForce Experience は通常インストールされません. CUDA は、確認する必要があるコア コンポーネントです. 残りの 2 つのオプションの現在のバージョンが新しいバージョンよりも古い場合は、確認することもできます。次に、[次へ] をクリックしてインストールを開始します。
3. cuda のインストールを確認する
win+r -> cmd run nvcc -V 表示
cuDNN v7.3.1 をインストールする
1. 公式サイトのダウンロード
公式 Web サイト: https://developer.nvidia.com/cudnn
[cuDNN をダウンロード] -> [cuDNN v7.3.1 (2018 年 9 月 28 日) をダウンロード]、CUDA 9.0 用 -> [cuDNN v7.3.1 Library for Windows 10] を選択します。
2. cuDNN v7.3.1 をインストールする
cudnn-9.0-windows10-x64-v7.3.1.20.zip を解凍してダウンロードし
、これら 3 つのファイルを CUDA9.0 のインストール パスのルート フォルダーにコピーします。
Anaconda3-5.2.0 をインストール
1.Anaconda3-5.2.0 をインストールします。
Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe を実行し
、最初の項目をチェックして、環境変数を自動的に追加します
2. anaconda のインストールを確認する
win+r -> cmd run conda -V view
Anaconda Navigator を使用してマルチ環境 Anaconda3-5.2.0 を構成する
1.Anaconda ナビゲーターを起動します
2. 新しい動作環境
環境 -> 作成 環境名 (PyTorch) を入力し、python バージョン (3.7) を選択します。
3. 動作環境（PyToch）を有効にする
Anaconda Prompt を実行 -> activate PyTorch と入力して、環境を base から PyTorch に切り替えます
4.清華鏡をセット
清華鏡公式サイト：https
://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/以下のコマンドを入力
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# for legacy win-64
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
conda config --set show_channel_urls yes
PyTorch 0.4.1 GPU バージョンをインストールする
1.公式サイトでインストールコマンドを確認
公式ウェブサイト: https://pytorch.org/
[開始する] をクリックします。
2. PyToch 環境で実行する
conda install pytorch -c pytorch
pip3 install torchvision
# for no installed pip3
pip install torchvision
3. PyTorch-GPU のインストールを確認する
次のコマンドを実行します
python
import torch
torch.cuda.is_available()
torch.cuda.is_available() 戻り値が True の場合、おめでとう、インストールは成功です~
戻り値が False の場合、インストールは失敗しました、おめでとう、一致するバージョンを置き換えて再インストールできます ~
これまでのところ Cuda9.0 + マルチ■環境 Anaconda3-5.2.0 + PyTorch 0.4.1 GPU版をインストールしました～
以下、PyCharmの環境構成です
PyCharmの環境構成
Settings -> Project Interpreter、
右上隅の小さな歯車をクリックし、 Add を選択し、
System Interpreter を選択 -> 右上隅で ... を選択、
Anaconda インストール ディレクトリの envs を選択 -> PyTorch -> python.exe、
[OK] をクリックする
と、pytorch が表示され、構成が完了します。構成を
確認し、新しいGPUTest.pyファイルを作成して実行します。
import torch
print(torch.__version__)
cuda = torch.cuda.is_available()
print(cuda)
a = torch.Tensor((3, 5))
print(a)
print(a.cuda())
設定成功
