f Deep Learning

PyTorch を cuda 11.0 がインストールされたWindows上で動かすためのPython仮想環境


前提条件

  1. 『つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング』をjupyterで試すための環境 (with GPU) 」 pytorch_gpu を参考にしながら torch_book1_gpu を作成する。
  2. conda で新しい python 仮想環境を作成する。
  3.     (base) C:\Users\nitta> conda create -n torch_book1_gpu python=3.6 jupyter  
      
  4. 作成したpython 環境に切り換える。
  5.     (base) C:\Users\nitta> conda activate torch_book1_gpu   
      
  6. PyTorch stable (1.8.0) をインストールする。Previous version から目的のバージョンをインストールする。
  7.     (torch_book1_gpu) C:\Users\nitta> pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html   
        
  8. よく使うモジュールのインストール
  9.     (torch_book1_gpu) C:\Users\nitta> pip install scipy scikit-learn pillow h5py matplotlib pandas   
        (torch_book1_gpu) C:\Users\nitta> pip install opencv-python   
        (torch_book1_gpu) C:\Users\nitta> pip install requests   
        (torch_book1_gpu) C:\Users\nitta> pip install torchsummary       
      
  10. プログレスバーを表示する tqdm が第4.3章で必要となる。
  11.     (torch_book1_gpu) C:\Users\nitta> pip install tqdm   
      
  12. torch.utils.tensorboard は torch とは別にインストールする必要がある。第4.3章で必要となる。
  13.     (torch_book1_gpu) C:\Users\nitta> pip install tensorblow   
      

Yoshihisa Nitta

http://nw.tsuda.ac.jp/