1
1

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

@aiota(hiroto takashima)

RTX搭載PCで深層学習！ PyTorch環境構築ガイド【Python 3.12】

1
Last updated at Posted at 2026-02-02

はじめに

機械学習、特に深層学習で画像認識や自然言語処理を行う場合、GPUを使うことで学習や推論の速度が大きく変わります

今回使用するPCには、NVIDIA GeForce RTX 4070を搭載したGPU環境を利用します

これはCompute Capability 8.9を持つ比較的新しい世代のGPUで、CNNによる画像分類や、Transformerを使った自然言語処理、LSTMによる時系列解析なども快適に動かせます
本記事では、そんなRTX4070環境で PyTorchをゼロから構築する手順をまとめます

※PyTorch：学術研究・産業界で最も使用されている深層学習フレームワーク

さらに、深層学習だけでなく、Webアプリ開発環境（Django、Flask、FastAPI）も同時に構築し、AIモデルをWebアプリとして公開できる環境を整えます

前提条件

本記事は、以下が完了していることを前提としています

  • CUDA Toolkit 12.3のインストール
  • cuDNN 8.9のインストール
  • 環境変数の設定

前提記事: RTXシリーズで深層学習を始めよう！CUDA & cuDNNインストールの手順

この記事でわかること

  • Python 3.12.9のインストールと仮想環境構築
  • GPU深層学習に必要なライブラリのインストール
    • PyTorch 2.6.0（GPU版）
    • データ分析・機械学習ライブラリ（scikit-learn、LightGBM、XGBoost）
    • NLPライブラリ（Transformers、Janome、spaCy）
  • Webアプリ開発環境の構築
    • Django 4.2.1（REST API対応）
    • Flask、FastAPI
    • Selenium（Webスクレイピング）
  • PyTorch GPU版の動作確認方法
  • Jupyter Lab環境の構築
  • 完全自動インストールスクリプト

実行環境

OS: Windows 11 / 64bit
GPU: NVIDIA GeForce RTX 4070（12GB VRAM）
CUDA: 12.3
cuDNN: 8.9
Python: 3.12.9
PyTorch: 2.6.0（GPU版）
Django: 4.2.1

1. Python 3.12.9のインストール

ダウンロードとインストール

  1. Python公式サイトから**Windows installer (64-bit)**をダウンロード

  2. インストーラーを実行

  3. 重要: 「Add python.exe to PATH」にチェック

  4. 「Install Now」をクリック

インストール確認

python --version

出力例: Python 3.12.9

2. 仮想環境の作成と有効化

仮想環境の作成

cd C:\Users\user　　※パスは任意
py -3.12 -m venv py312_pytorch_env

環境名の意味:

  • py312: Python 3.12
  • pytorch: PyTorch深層学習環境

※環境名は任意

仮想環境の有効化

py312_pytorch_env\Scripts\activate

プロンプトが (py312_pytorch_env) で始まることを確認

3. ライブラリのインストール（11ステップ）

Step 1: pip更新

python -m pip install --upgrade pip setuptools

Step 2: PyTorch（GPU版）

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

重要: CUDA 12.1用のPyTorchをインストール（CUDA 12.3と互換性あり）

Step 3: 基本ライブラリ

pip install numpy scipy cython

Step 4: データ分析・機械学習・統計

pip install scikit-learn pandas matplotlib pillow seaborn lightgbm xgboost nltk gensim h5py graphviz openpyxl catboost spacy prophet statsmodels patsy imbalanced-learn plotly

インストールされるライブラリ:

機械学習:
scikit-learn: 機械学習ライブラリ（分類、回帰、クラスタリング）
lightgbm: 勾配ブースティング（高速・高精度）
xgboost: 勾配ブースティング（Kaggle定番）
catboost: 勾配ブースティング（カテゴリ変数に強い）

データ分析:
pandas: データフレーム操作
matplotlib: グラフ描画
seaborn: 統計的可視化
pillow: 画像処理
plotly: インタラクティブ可視化

統計分析:
statsmodels: 統計モデリング（回帰分析、時系列分析）
patsy: 統計式の記述（R言語スタイル）
imbalanced-learn: 不均衡データ処理（SMOTE等）

NLP基礎:
nltk: 自然言語処理ツールキット
gensim: トピックモデリング・Word2Vec
spacy: 高速NLP処理

時系列予測:
prophet: Facebook製時系列予測

その他:
h5py: HDF5ファイル操作
graphviz: グラフ可視化
openpyxl: Excelファイル操作

Step 5: NLP関連

pip install sentencepiece beautifulsoup4 requests pyttsx3 lxml janome unidic-lite fugashi ipadic ja_ginza pmdarima fasttext-wheel

追加ライブラリ:
fasttext-wheel: 高速テキスト分類・単語埋め込み
janome: 日本語形態素解析
ja_ginza: 日本語NLPパイプライン

Step 6: OpenCV

pip install opencv-python

Step 7: Transformers

pip install transformers accelerate

注意: accelerateはTransformersの高速化ライブラリ

Step 8: 可視化ライブラリ

pip install japanize-matplotlib missingno mlxtend category_encoders factor-analyzer pydot pydotplus wordcloud

Step 9: Jupyter Lab

pip install ipython jupyter jupyterlab

Step 10: Webアプリ開発

pip install django==4.2.1 djangorestframework django-cors-headers flask fastapi uvicorn[standard] selenium joblib

インストールされるフレームワーク:
Django 4.2.1: フルスタックWebフレームワーク
Django REST Framework: REST API構築
Flask: 軽量Webフレームワーク
FastAPI: 高速API開発フレームワーク
Uvicorn: ASGI Webサーバー（FastAPI用）
Selenium: Webスクレイピング・自動化

Step 11: spaCy英語モデル

python -m spacy download en_core_web_sm

4. PyTorch GPU動作確認

GPU認識確認

python -c "import torch; print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); print('GPU:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'None')"

出力例:

CUDA available: True
GPU: NVIDIA GeForce RTX 4070

5. Django環境の確認

Djangoバージョン確認

python -m django --version

出力例: 4.2.1

6. Jupyter Lab設定

設定ファイル生成

jupyter lab --generate-config

出力例:

Writing default config to: C:\Users\user\.jupyter\jupyter_lab_config.py

デフォルトディレクトリ設定

設定ファイル C:\Users\user\.jupyter\jupyter_lab_config.py を編集:

c.ServerApp.notebook_dir = 'C:\\share'

起動

jupyter lab

ブラウザが自動起動し、http://localhost:8888/lab が開きます

停止

Ctrl + C を2回押す

完全自動インストールスクリプト

setup_pytorch_env.bat を作成:

@echo off
echo ========================================
echo Python 3.12 PyTorch GPU環境セットアップ
echo ========================================
echo.

echo [1/13] 仮想環境の作成...
py -3.12 -m venv py312_pytorch_env
echo.

echo [2/13] 仮想環境の有効化...
call py312_pytorch_env\Scripts\activate
echo.

echo [3/13] pip更新...
python -m pip install --upgrade pip setuptools
echo.

echo [4/13] PyTorch（GPU版）...
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
echo.

echo [5/13] 基本ライブラリ...
pip install numpy scipy cython
echo.

echo [6/13] データ分析・機械学習・統計...
pip install scikit-learn pandas matplotlib pillow seaborn lightgbm xgboost nltk gensim h5py graphviz openpyxl catboost spacy prophet statsmodels patsy imbalanced-learn plotly
echo.

echo [7/13] NLP関連...
pip install sentencepiece beautifulsoup4 requests pyttsx3 lxml janome unidic-lite fugashi ipadic ja_ginza pmdarima fasttext-wheel
echo.

echo [8/13] OpenCV...
pip install opencv-python
echo.

echo [9/13] Transformers...
pip install transformers accelerate
echo.

echo [10/13] 可視化ライブラリ...
pip install japanize-matplotlib missingno mlxtend category_encoders factor-analyzer pydot pydotplus wordcloud
echo.

echo [11/13] Jupyter Lab...
pip install ipython jupyter jupyterlab
echo.

echo [12/13] Webアプリ開発...
pip install django==4.2.1 djangorestframework django-cors-headers flask fastapi uvicorn[standard] selenium joblib
echo.

echo [13/13] spaCy英語モデル...
python -m spacy download en_core_web_sm
echo.

echo ========================================
echo セットアップ完了！
echo ========================================
echo.
echo 仮想環境を有効化: py312_pytorch_env\Scripts\activate
echo GPU動作確認: python pytorch_gpu_check.py
echo インストール確認: python check_installation.py
echo Jupyter Lab起動: jupyter lab
echo Django確認: python -m django --version
echo.
pause

実行方法

setup_pytorch_env.bat

まとめ

インストールされる環境

深層学習:

  • PyTorch 2.6.0（GPU版）
  • torchvision、torchaudio
  • Transformers
  • Hugging Face Accelerate

機械学習:

  • scikit-learn
  • LightGBM
  • XGBoost
  • CatBoost

データ分析:

  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Plotly

統計分析:

  • statsmodels
  • patsy
  • imbalanced-learn

NLP:

  • Janome
  • spaCy
  • NLTK
  • Gensim
  • fasttext-wheel
  • SentencePiece

Webアプリ開発:

  • Django 4.2.1
  • Django REST Framework
  • Flask
  • FastAPI
  • Uvicorn

開発環境:

  • Jupyter Lab
  • IPython

その他:

  • Selenium（Webスクレイピング）
  • OpenCV（画像処理）
  • WordCloud（可視化）
  • Prophet（時系列予測）

できるようになること

深層学習:

  • CNNによる画像分類（ResNet、EfficientNet、Vision Transformer）
  • Transformerによる自然言語処理（BERT、GPT、T5）
  • LSTM/GRUによる時系列解析
  • GPU高速化（CPU比50〜100倍）

Webアプリ開発:

  • DjangoでフルスタックWebアプリ構築
  • Django REST FrameworkでREST API構築
  • FlaskでシンプルなWebアプリ構築
  • FastAPIで高速API開発
  • AIモデルをWebアプリとして公開
1
1
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
Sign upLogin
1
1

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?