PyTorch 1.6, Caffe 2 のインストール（Ubuntu 上）

前準備

OS のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは， 端末で，次のコマンドを実行．

sudo apt update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder）のインストール（Ubuntu 上）

次のコマンドを実行．

sudo apt -yV install python3-dev python3-pip python3-setuptools
sudo apt -yV install jupyter-qtconsole jupyter-notebook python3-jupyter-client python3-jupyter-console python3-spyder spyder3

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

※ GPU とは，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．

ダウンロードページ

• NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのダウンロード用ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

詳しくは，次のように別ページで説明している．インストール手順が分からなくなったり，不具合があったときは，次に書いている別ページの説明を確認すること．

• Ubuntu での NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

※ CUDA とは，NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである．

ダウンロードページ

• NVIDIA CUDA ツールキットのダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

詳細説明

• Ubuntu での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA cuDNN のインストール

ダウンロードページ

• NVIDIA cuDNN のダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手

  ダウンロードして展開（解凍）したら，パスを通しておくこと．

詳細説明

• Ubuntu での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．

PyTorch のインストール

1. PyTorch の「はじめよう」の Web ページを開く

   https://pytorch.org/get-started/locally/

2. 種類を選ぶ

   Linux, pip, Python, CUDA 10.1 での実行例

   • PyTorch Build: 「Stable」
   • Your OS: 「Linux」 ・・・ Ubuntu にインストールするので
   • Package: 「pip」 ・・・ Anaconda を使っている場合は 「Conda」
   • Language: ・・・　Python を選ぶ
   • CUDA: 「10.1」 ・・・ CUDA 10.1 をインストールした場合
3. 「Run the command」のところに，コマンドが表示されるので確認する
4. 端末で，いま表示されたコマンドを実行

   但し，Ubuntu の場合は，「pip」を「sudo pip3」に変えて実行．

   sudo pip3 install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
   
5. その結果，エラーメッセージが出ていないことを確認．
6. PyTorch のバージョン確認

   端末で，次のコマンドを実行．

   ※ バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある．

   python3 -c "import torch; print( torch.__version__ )"
   
7. PyTorch の動作確認

   https://pytorch.org/get-started/locally/ に記載のサンプルプログラムを実行してみる

   Python プログラムを動かす．

   ※ Python プログラムを動かすために， Windows では，「python」コマンドを使う． Ubuntu では「python3」コマンドを使う．

   開発環境や Python コンソール（Jupyter Qt Console，spyder，PyCharm，PyScripter など）も便利である．

   from __future__ import print_function
   import torch
   x = torch.rand(5, 3)
   print(x)
   
8. GPU が動作しているか確認

   次の Python プログラムを実行して確認．

   import torch
   torch.cuda.is_available()
   
9. Caffe 2 の確認

   「Success」と表示されることを確認

   python3 -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"
   
10. Caffe 2 の確認

    CUDA デバイスの数が表示されることを確認

    python3 -c 'from caffe2.python import workspace; print(workspace.NumCudaDevices())'