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．CUDA対応可（GPU 対応可能）（Visual C++ ビルドツール (Build Tools) を使用）

前準備

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール（Windows 上）

1. Python のインストール

   Python の URL: http://www.python.org/

   インストール手順の詳細は： 別ページで説明している．

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

   コマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行．

   python -m pip install -U pip setuptools
   python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext spyder
   

Git, cmake のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

cmake の URL: https://cmake.org/download/

• Windows での Git, cmake のインストール手順: 別ページで説明している．
• Ubuntu での Git, cmake のインストール手順:

  sudo apt -yV install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui
  

Visual C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール

• Windows での Visual C++ ビルドツールのインストール: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA 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

詳細説明

• Windows 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

• Windows 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．

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（GPU 対応可能）（Visual C++ ビルドツール (Build Tools) を使用）

1. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを管理者として開く．

   ※ 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 (Command Prompt)」（あるいは類似名のもの）を選ぶ

   ※ 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」がないときは， Visual C++ ビルドツールのインストールを行う． Visual C++ ビルドツールのインストール手順は，別ページで説明している．

2. pytorch の作業ディレクトリとインストールディレクトリを削除する

   mkdir C:\tools
   cd C:\tools
   rmdir /s /q pytorch
   
3. pytorch のソースコードをダウンロード

   同時にサードパーティソフトウエア(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:\tools
   git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
   

   
   （以下省略）
4. numpy pyyaml ninja pillow six のインストール
   これらは，ビルドで使用される．

   ※ 「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
   
5. Python パッケージ PyTorch のビルドとインストール

   del CMakeCache.txt
   py setup.py build
   py setup.py install
   

6. システム環境変数 CAFFE_ROOT の設定
7. Python でPyTorch のバージョン確認

   py -c "import torch; print( torch.__version__ )"
   

8. Python でcaffe のバージョン確認

   py -c "import caffe; print( caffe.__version__ )"
   

9. 動作確認 https://pytorch.org/get-started/locally/ に記載の Python プログラムを動かしてみる

   from __future__ import print_function
   import torch
   x = torch.rand(5, 3)
   print(x)
   

   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

10. 今度は，cmake を直接起動して，ソースコードからビルドし、インストールする
    しばらく時間がかかる．

    cd C:\tools
    cd pytorch
    cmake -G .
    cmake --build . --config RELEASE 
    cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL 
    

11. 実行結果の確認