Pytorch、CUDA、cuDNNをインストールしてみた。

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はじめに

自分のゲーム用パソコンにGPUが搭載されているので、Pytorchをインストールしてみたいと思い、環境を作ってみました。

環境

  • ハードウェア

#種類機種
1GPUNVIDIA Geforce GTX 1660 Ti
  • ソフトウェア/ドライバー
#ソフトウェア/ドライバーバージョン
1ディスプレイドライバー546.33
2Visual Studio Community2022
3CUDA12.3.1
4python3.11.7(※1)
※1 記事作成時は、Tokenizerの対応バージョンがPython 3.11であったため。

手順

ディスプレイドライバーのバージョンアップ

「GEFORCE EXPERIENCE」を起動して、GeForce Game Ready ドライバーからバージョンアップしました。

コンパチビリティの確認

  • GPUのCompute Capabityを確認

以下のURLからCompute Capabityを確認

GTX 1660 Tiは記載なかったんですけど、調べてみると、Turingアーキテクチャであるため、7.5みたいです。

CUDA GPUs - Compute Capability
Explore your GPU compute capability and CUDA-enabled products.

  • CUDAのコンパチビリティを確認

ドライバーのバージョンやCompute CapabilityからCUDAのバージョンを選択する。

この記事を書いた時はWindows 11やVisual Studioの記載はありませんでしたが、最新版を使ってみることにしました。

Support Matrix - NVIDIA Docs
These support matrices provide a look into the supported versions of the OS, NVIDIA CUDA, the CUDA driver, and the hardware for the NVIDIA cuDNN 8.9.7 release.

Visual Studioのインストール

以下からVisual Studio Community 2022をダウンロードしてインストールする。

Visual Studio 2022 コミュニティ エディション – 最新の無料バージョンをダウンロードする
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CUDAのインストール

以下のURLからコンパチビリティがあった、バージョンをダウンロードしてインストールする。

CUDA Toolkit 12.1 Downloads
Get the latest feature updates to NVIDIA's proprietary compute stack.

cuDNNのインストール

cuDNNのダウンロード

以下のURLからアカウントを作成して、インストールファイルをダウンロードする。

Log in

cuDNNの配置先フォルダを作成し、ファイルを配置する。

cuDNNのzipファイルを展開し、以下のフォルダを作成、配置しました。

・C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\8.9.7

環境変数の追加

1.「ファイル名を指定した実行」で「sysdm.cpl」を入力して、実行する。

2.「詳細設定」-「環境変数」をクリックする。

3.「システム環境変数」の変数「Path」を選択して、「編集」をクリックする。

4.「新規」をクリックし、「C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\8.9.7\bin」を入力する。

5.「OK」をクリックする。

Python 3.11のインストール

Microsoft StoreからPythonを検索してインストールする。

Pytorchのインストール

以下コマンドを実行する。

※CUDAは12.3をインストールしていますが、cu121を指定しています。pytorchのコマンド確認ミスです。。。

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

Pytorchの動作確認

1.スタートメニューからPythonを起動する。

2.以下を実行する。

import torch
torch.cuda.is_available()
  →trueが表示されること。

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