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。

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapse4

  • 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。

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html#abstract

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。

https://visualstudio.microsoft.com/ja/vs/community/

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。

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?

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。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

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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