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

次のページの記載に従い PyTorch(PyTorch には Caffe2 同封)をインストールする.

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

先人に感謝.

サイト内の関連ページ:


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

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.

(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

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1指定されている. TensorFlow 1.15の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0指定されている. 指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

(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

次のページには,TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 7.6.そして,TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での,cuDNN のバージョンは7.4 が指定されている.

URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明


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

  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 ConsolespyderPyCharmPyScripter 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())'
    


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