2020/03/03 Updated by

Anaconda

PyTorchをGPUで動かす環境

「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)


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anacondaの 環境を生成する

  1. TensorFlow2 と PyTorch を GPU で実行する環境」と同様な方法で 環境 pytorch_gpu を作り、パッケージをインストールする。
  2. pytorch_gpu 環境をactivateする。
  3.     (base) C:\Users\nitta>  conda activate pytorch_gpu  
    
  4. pytorchのインストール
  5.     (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  
    

    2020.03.03現在 pytorch 公式サイトにアクセスすると以下の状態である。

      PyTorch Build: Stable (1.4)
      Your OS: Windows
      Package: Pip
      Language: Python
      CUDA: 10.1
      Run this Command:
        pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    
  6. pillowのバージョンを古くする
  7. 2020/02/25時点のpillow最新版(7.0.0)だとtorchvision がエラーを出すので、古いバージョンに変更する。 公式サイトによると python 3.6 用には一つ前のバージョンとして Pillow 6.2.2 があるので、Pillow 6.2.2を使った。

        (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip uninstall pillow -y  
        (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip install pillow==6.2.2  
    
  8. tqdm パッケージをインストールする。
  9. 「forループの経過時間と残り時間を計測するパッケージ tqdm 」をインストールしておく。

        (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip install tqdm  
    
  10. OpenCVのインストール
  11.     (pytorch) C:\Users\nitta>  conda install opencv  
        (pytorch) C:\Users\nitta>  conda deactivate  
        (base) C:\Users\nitta>  conda activate pytorch  
        (pytorch) C:\Users\nitta>
    
  12. 必要なパッケージをインストールする
  13.     (deep) C:\Users\nitta>   pip install scipy scikit-learn h5py matplotlib pandas  
    
  14. tensorboardX パッケージをインストールする。
  15.     (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip install tensorflow  
        (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip install tensorboardx