Google ColaboratoryのPyTorchをGPU付きで利用する方法

一昔前は機械学習のプラットフォームにも色々あったが、今では大半がTensorflowかPyTorchだろう。

プロとして何か新しい成果を生み出すならどちらか一方に精通していれば良いが、これからいろんな書物で勉強しようと思っている人間にとっては両方がそれなりに扱えた方が良い。書籍によってサンプルコードがTensorflowだったりPyTorchだったりするのだから。

Google Colaboratoryはそんなカジュアル機械学習者にとって便利なプラットフォームだ。両方とも入れられる。そしてできるだけ高速に処理を進めたければGPUを利用するのが常套手段だろう。

今回はPyTorchをGPU付きでインストールする。2021/11/06時点では最新版が1.10ということだ。以下のような手順で入れる。

まずランタイムをGPU付きに設定する。
- ページ上部にあるランタイムメニューから「ランタイムのタイプを変更」を選ぶ
  - 「ノートブックの設定」というダイアログが表示されるのでハードウェアアクセラレータの項目をGPUに設定する
PyTorch本家のページからインストールコマンド（pip）をコピーしてくる
セル内で！を付けて実行する。実行完了後にボタンが現れランタイムの再起動を促される。ボタンを押して再起動する。
```
!pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio===0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
```
テストする
```
import torch
torch.cuda.is_available()
```
True
```
print(torch.__version__)
```
1.10.0+cu113
```
torch.rand(5, 3)
print(x)
```
tensor([[0.0024, 0.9971, 0.5616],
[0.0721, 0.9663, 0.5320],
[0.5669, 0.8003, 0.2683],
[0.4143, 0.4880, 0.6143],
[0.5115, 0.1678, 0.7602]])

これでColaboratoryのPyTorchでGPU付きの処理が出来る。今後はGPU付きで走らせたいときに1．でやったのと同じようにランタイムをGPU付き設定すればimport torchでGPU付きのPyTorchが走らせられる。