GPU版pytorch(Cuda12.1)インストールチュートリアル

Pytorch の公式 Web サイトから torch をインストールすると、ネットワーク速度の問題によりインストールが失敗することがよくありますが、以下に Cuda12.1 を正常にインストールするための簡単な方法を示し、個人テストが効果的です。

目次

1. 従来の方法 

2. 効果的な方法

2.1 仮想環境の作成とアクティブ化

2.2 清華ソースの追加

2.3 トーチの取り付け

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1. 従来の方法 

Pytorch 公式 Web サイトから torch をインストールします。URL リンクは次のとおりです: PyTorch 

インストール速度が非常に遅く、失敗しやすいことがわかります。

2. 効果的な方法

2.1 仮想環境の作成とアクティブ化

仮想環境を作成する 

conda create -n pytorch39 python==3.9

仮想環境をアクティブ化する

conda activate pytorch39

2.2 清華ソースの追加

清華ソースを追加すると、ネットワークの高速化が実現し、インストールの成功率が大幅に向上します。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.3 トーチの取り付け

pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

インストールが成功したことを確認する

Anaconda prompt 里输入 python
>>> import torch
>>> torch.__version__
'2.0.0+cu118'
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.get_device_name(0)
'NVIDIA GeForce RTX 3090'

上図のように、pytorch (Cuda12.1) が正常にインストールされました。