Windows で,PyTorch, Caffe2 最新版をソースコードからビルドして,インストールする.
PyTorch, Caffe2 のインストールは,複数の方法がある.
【目次】
PyTorch など、インストールするソフトウェアの利用条件などは、利用者が確認すること。
謝辞:このWebページで紹介する PyTorch ソフトウェア及びその他のソフトウェアの作者に感謝します
【サイト内の関連ページ】
【関連する外部ページ】
Python の公式ページ: https://www.python.org/
【サイト内の関連ページ】
Windows での Visual Studio Community 2022 のインストール: 別ページ »で説明している.なお,Visual Studio には,ビルドツール(Build Tools)が含まれている.
Windows での ビルドツール for Visual Studio 2022 (Build Tools for Visual Studio 2022) のインストール: 別ページ »で説明している.
【関連する外部ページ】
Gitは,バージョン管理システム.ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ.
【サイト内の関連ページ】
Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している.
【関連する外部ページ】
Git の公式ページ: https://git-scm.com/
CMake はビルドツールである.
【サイト内の関連ページ】
Windows での cmake のインストール: 別ページ »で説明している.
【関連する外部ページ】
CMake の公式ダウンロードページ: https://cmake.org/download/
GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.
NVIDIA CUDA は,NVIDIA社が提供している GPU 用のツールキットである.GPU を用いた演算のプログラム作成や動作のための各種機能を備えている.ディープラーニングでも利用されている.
関連 Web ページ
インストール手順の説明
Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.5,NVIDIA cuDNN v8.3 のインストール: 別ページ »で説明
起動は,Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」を選ぶ.「x64」は,64ビット版の意味である.
「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」がないとき:
C++ ビルドツール (Build Tools) のインストールを行うことで, 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」がインストールされる.その手順は,別ページ »で説明
cd c:\ rmdir /s /q pytorch
同時にサードパーティソフトウェア(ideep, eigen, pybind11, mkl-dnn など多数)もダウンロードが始まる。これらの利用条件は、利用者が確認すること。
しばらく待つ
cd c:\ git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
※ 「py -m pip install ...」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド.
python -m pip install numpy pyyaml ninja pillow six
別ページ »で説明している.
「-DUSE_BREAKPAD=OFF」は,これを付けない場合,私のパソコンではエラーメッセージが出たので付けている.各自で試してほしい.
しばらく時間がかかる.
cd c:\ cd pytorch del CMakeCache.txt python setup.py build python setup.py install
Windows で,コマンドプロンプトを開き,次を実行.
python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
python -c "import caffe; print( caffe.__version__ )"
Python プログラムを実行する
from __future__ import print_function import torch x = torch.rand(5, 3) print(x)
結果が表示されることを確認。乱数を使っているので、値は、実行のたびに変化する