PyTorch (GPU付き)をWindows 10のJupyter Notebookで利用する方法

こちらはTensorflow 2.5と比べるとCUDAのバージョンが0.1下がってしまう（2021/08/03時点で11.2->11.1）事を容認すれば簡単だ。

手順1

まず以前の記事「Tensorflow 2.5をWindows 10上にGPU付きでインストールする」に記載したものとの違いは

「CUDA ToolkitはCUDA Toolkit 11.2」=> [CUDA ToolkitはCUDA Toolkit 11.1]と言うところである。

11.2を入れてあれば下記の2つのうちのどちらかで11.1の方を有効にする

1. コントロールパネル＞プログラム＞プログラムと機能＞プログラムのアンインストールまたは変更で11.2を削除する。インストーラが起動してPATH変数なども綺麗に削除してくれる。その上でCUDA ToolkitはCUDA Toolkit 11.1をインストール、cuDNNも対応するものを11.1の方に入れておく。

2. CUDA Toolkit 11.1をインストール、cuDNNも対応するものを11.1の方に入れておき、Windowsメニューから設定＞右ペインのシステムの詳細設定＞環境変数ボタン、でアクセスできるシステム環境変数内のCUDA_PATHで11.1のPATHを選択しておく。PATHの変更後、新たに起動したコマンドプロンプトでは変更後のPATHが生きているはずである。

手順2

PyTorchのサイトstart-locallyタブでインストールコマンドを選び、適宜対応するコマンドプロンプトで実行する。

この時、コマンドプロンプトはAnacondaならAnaconda Navigatorから起動したもの。そうでなければWindowsメニューから選択したものになる。

# 2021/08/04 現在なら前者では
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

# 後者なら
pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# のようになる。

動作確認まで

notebook (jupyterlab)のインストール

conda install -c conda-forge notebook (jupyter-lab)
pip install jupyterlab

notebook (jupyterlab)の実行（同じコマンドプロンプトのままで良い）

jupyter notebook (jupyter-lab)

動作確認はverificationにあるPythonコマンドをNotebookで実行することと、この項目の最後にある

import torch
torch.cuda.is_available()

を実行してTrueが返却されることである。ちなみに入れたバージョンが合っているかは

print(torch.__version__)

で確認できる。

まとめ

Tensorflowよりずっと簡単（謎が少ない）である。PyTorchでしか動かないサンプルもあるので両方使えるようにするのが現状の自分のレベル（初級）やこの世界の進歩の早さから言ってベストプラクティスだと思っている。

もっと上級になれたら相互変換を手早くできるようになるかも知れない。あるいは私が知らないツールで相互変換する？などなど。

まあ今の段階ではしっかり基礎を身につけておくことだと思っているのでどちらも併用しつつ学習課題そのものの理解を深めたい。