1. グラフィックス カードの種類を決定します。
現在のコンピュータのグラフィック カードが NVIDIA (N カード) であるか AMD (A カード) であるかを確認します。Pytorch は NVIDIA ベースのグラフィック カード (N カード) 上で実行する必要があり、A カードは機能しません。
2. CUDA、CUDNNをインストールします（対応するバージョンに必ず注意してください!!!）
2.1 CUDAのインストール
1. コンピュータにインストールする CUDA のバージョンを決定します。
方法 1: NVIDIA コントロール パネルで表示する
方法 2: CMD で表示する
CMD に次のように入力します。
nvidia-smi
このマシンには CUDA バージョン 12.0 をインストールでき、このバージョンには下位互換性があることがわかりました。つまり、CUDA 12.0 以前のバージョンもインストールできますが、他のインストール パッケージがインストールされている可能性があるため、一般に最新バージョンを使用することはお勧めできません。対応するバージョンに更新されていないため、CUDA 12.0 より 1 つまたは 2 つ前のバージョンを選択するのが最善です。ここでは CUDA 11.6 を選択します。これは、pytorch の公式 Web サイト (公式 Web サイト: https:// pytorch.org/get-started/locally/)CUDA のバージョンは通常 11.6 と 11.7 (2023 年 1 月 9 日) です。
2. 対応バージョン CUDA 11.6 をダウンロードします (公式 Web サイトのアドレス: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)。
これら 3 つはすべて CUDA 11.6 インストール パッケージです。いずれかを選択し、クリックしてダウンロードします。
3. このマシンのプラットフォームに対応する CUDA インストール パッケージを選択します。私のコンピュータ構成は (Windows 10、64 ビット) で、ダウンロードは少し遅くなります (約 2 G)。
4. exe インストール パッケージを開き、[カスタム インストール] をクリックします。
5. 初めてインストールする場合は、すべてを選択するようにします。以前にアンインストールして再インストールしたことがある場合は、次のように、インストールする最初の CUDA のみをチェックします。
6. Visual Studio Integration のインストールを選択しないようにしてください。そうしないと、後で問題が発生します。
7. インストール場所にはデフォルトのパスを使用してみてください。ここでスクリーンショットを撮るのが最善です。そうしないと、後続の構成環境変数がそれがどのフォルダーにあるかを認識しません。
8. [コントロールパネル] - [プログラム] - [プログラムと機能]を開き、CUDAプログラムがインストールされているかどうかを確認します。
9. 環境変数を構成する
4 つの環境変数を構成します。変数名は次のとおりです。
CUDA_PATH
CUDA_PATH_V11_6
NVCUDASAMPLES_ROOT
NVCUDASAMPLES11_0_ROOT
パスは上のスクリーンショットにあるすべてのパスです。私のパスは次のとおりです。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
10. CMD を使用して CUDA が正常にインストールされているかどうかを確認します。コマンドは nvcc --version または nvcc -V です。
これまでのところ、CUDA は正常にインストールされています。
2.2 CUDNN のインストール
1. インストールされている CUDA を確認します。互換性のある CUDNN バージョンは何ですか (公式 Web サイト: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)。この Web サイトは登録する必要があり、登録してログインすると、ダウンロードできます。それ。
CUDA 11.x バージョンと一致する v8.6.0 をダウンロードしました。
2. ダウンロードしたファイルは圧縮パッケージとなっており、解凍すると次のようになります。
bin、include、lib フォルダーが含まれます。
3. これら 3 つのフォルダー (bin、include、lib) を、上記の CUDA インストールの 8 番目の手順と同じ名前のフォルダーにコピーします (フォルダーの内容を、 CUDAの第8ステップ)
解凍後、cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive の下の bin、include、lib フォルダーの内容を bin、include、lib フォルダーにコピーするだけです。
4. 環境変数を追加する
Path 変数内に 4 つのパスを追加します。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\libnvvp
5. 構成が成功したかどうかを確認し、
cmd に次の順序で入力します。
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
cd .\extras\demo_suite
.\bandwidthTest.exe
これはインストールが成功したことを意味します。！
3.Pytorchをインストールする
Pytorch は非常に脆弱なので、1 対 1 に対応するには Python バージョン + PyTorch バージョン + torchversion バージョン + torchaudio バージョン + CUDA バージョンを使用する必要があります。！私のPCにはanaconda 3がインストールされており、Pythonのバージョンは3.9ですが、人それぞれバージョンが異なり、インストールされているものも異なります。
1. 公式 Web サイトにアクセスせず、pip を使用して直接インストールすることをお勧めします (公式 Web サイト: https://pytorch.org/get-started/locally/)。これは本当にスタックしており、場合によってはミラーが表示されなくなるためです。ネットワークの問題により途中で切断されましたので、ミラーリングの問題やネットワーク速度の問題で失敗しないように、私の方法を使用することをお勧めします!
2. 上記の公式 Web サイトに示されているように、torch、torchvision、torchaudio (自然言語処理の後に torchtext を続けるのが最適です) をインストールし、次の URL (https://download.pytorch.org/whl/cu116) を開く必要があります。
3. トーチを取り付けます。torch をクリックすると、中に whl ファイルが大量に表示されます。ダウンロードするのに最適なバージョンを見つける必要があります。
まず第一に、必ず最新バージョンをダウンロードしてください。次に、それが cuda のバージョンと一致する必要があり、次に Python のバージョンも適切である必要があり、次にオペレーティング システムも一致する必要があり、最後にプロセッサ アーキテクチャが適切である必要があります。
たとえば、私のコンピューターは cuda11.6、Python 3.9、Windows 10 システム 64 ビットの場合、torch-1.12.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl を選択するだけです。つまり、私の torch のバージョンはすべて 1.12.0 以降になります
。パッケージは、このバージョンに対応するバージョンに基づいてインストールする必要があります。
4. トーチビジョンをインストールします。対応バージョンは以下の通り（URL：https://blog.csdn.net/shiwanghualuo/article/details/122860521）
torchvision-0.13.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whlを選択してダウンロードします
。 5. torchaudio をインストールします。インストールバージョンは下表のとおりです（URL：https://blog.csdn.net/shiwanghualuo/article/details/122860521）
そこで、torchaudio-0.12.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whlをインストールしました。
6. トーチテキストをインストールします。インストールバージョン (URL: https://blog.csdn.net/weixin_45893089/article/details/126533469) を以下の表に示します。
torchtext-0.13.0-cp39-cp39-win_amd64.whlをダウンロードしました。
7. torch、torchvision、torchaudio、および torchtext の 4 つのパッケージをインストールします。これらの 4 つのフォルダーをD ドライブのルート ディレクトリに置き、cmd に次のように入力します。
cd d:\
pip install torch-1.12.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.13.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install torchaudio-0.12.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install torchtext-0.13.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
インストールが成功すると、成功したと表示されます。
8. インストールが成功したかどうかをテストし、
cmd に次のように入力します。
python
import torch
torch.cuda.is_available()
True が表示されればインストール成功です。