今までGeForce GTX 1060でPytorchを使って勉強していましたが、メモリ不足に悩まされる事から
メモリ容量が大きくてディープラーニング的にコスパの良いグラボを探してコレにしました。
が、RTX 3060に交換した途端Pytorchが動かなくなっててんやわんやしたので。
##はじめに
タイトルの通りですが、RTX3060でのPytorh環境を作るのにてんやわんやしたので備忘録として。
##要点
- Visual Studio 2019 の C++ によるデスクトップ開発 をインストールする
- CUDA / cudnn のバージョンを適切なものにする
- Pytorch のバージョンを 1.7 以上にする
##環境
| Before | After | |
|---|---|---|
| OS | Windows 10 | ← |
| CPU | Ryzen Threadripper 1950X | ← |
| GPU | GeForce GTX 1060 3GB | GeForce RTX 3060 12GB |
| CUDA | ? | 11.0.2_451.48 |
| cudnn | ? | 8.0.5.39 |
| Pytorch | 1.5.0 | 1.7.1 |
| Visual Studio | 2017 | 2019 |
##手順
####1. Visual Studio 2019 の C++ によるデスクトップ開発 をインストールする
下記リンクよりVisual Studio 2019 Community をダウンロード＆実行し
C++によるデスクトップ開発をインストールする
https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/
※下記画像の赤枠が必須、黒枠はオプション
ネットワークが使えないパソコンに入れる場合は、オフラインインストールでも可
『Visual Studio 2019』をオフラインでインストールする方法(Qiita)
####2. CUDA / cudnn のバージョンを適切なものにする
上記の環境に記載のバージョン、または動作する組み合わせにてインストールする
CUDAは11.x系をインストールしてください。
####3. Pytorch のバージョンを 1.7 以上にする
こちらの記事で知りました。
PyTorchでRTX 3090を使う(Qiita)
##おわりに
私の場合はこの手順で動作するようになりました。
どなたかのお役に立てるよう、またグラボの高騰が終息しますよう・・・。