この記事は自分のノートのため、Pytorchをインストールする方法をまとめる。
OSX持てないから、今回の記事では Linux / WSL と　Windowsでインストールする。

前提

WindowsでWSLを使用したいとき、必ずWSL2をインストールする

wsl --install
wsl --version
wsl --update

wsl2をインストールしたあと、Ubuntu WSLをインストールする。今回は、Ubuntu 20.04を利用する。

Ubuntu WSL installation package
https://aka.ms/wslubuntu2004

CUDA インストール

▶ （任意）CUDA削除

Driverを壊れる可能性をありますので、CUDA削除を任意にしました。インストールをできなかった場合は、ご試してください。

Ubuntuをインストールする時に、元々のCUDAパッケージがあるかもしれませんので、とりあえず存在するパッケージを削除する。

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#removing-cuda-toolkit-and-driver
https://qiita.com/cacaoMath/items/65d6a76b545eb662f581

sudo dnf remove "cuda*" "*cublas*" "*cufft*" "*cufile*" "*curand*" \
"*cusolver*" "*cusparse*" "*gds-tools*" "*npp*" "*nvjpeg*" "nsight*" "*nvvm*"

sudo apt-get --purge remove "*nvidia*" "libxnvctrl*"

sudo apt-get autoremove
sudo apt-get autoclean

▶ 特定なCUDA Toolkitバージョンのインストール

まず必要なライブラリをインストールします。

sudo apt-get install build-essential

今回の記事ではCUDA 11.7をインストールする、何故かというと、一番相性が良かったです。

参考 : https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=deb_local

sudo apt-key del 7fa2af80

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local_11.7.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local_11.7.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

失敗した場合は、runfileバージョンでインストールする。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

▶ Windowsでインストール

Windowsを利用する場合はこちらで簡単にインストールができます。

Pythonのインストール

まずPythonをインストールする。一番おすすめバージョンは3.8と3.9。この二つのバージョンが一番相性は良い。

sudo apt-get update
sudo apt install python3.8 python3.8-dev -y
sudo apt install python3.9 python3.9-dev -y

▶ On Windows

Windowsを利用する方は、以下のリンクでインストールを簡単にできます。Windows Installerを選択してダウンロードが始まる。そのあと単純にインストールするだけ。

インストールの場所ができるだけ覚えやすいところで、例えばC:\Python

Python開発環境をインストールする

会社員の場合はCondaを使いえないかもしれません（ライセンス関係）。あらゆるライセンス問題をよける避けるため、venvを推薦する。

▶ Virtual Envwrapper (Linux)

mkdir .virtualenv
sudo apt install python3-pip

pip3 install virtualenv

インストール後, virtualenvのインストールの場所が表示されます。それをどこかノートでコピーしてください。

pip3 install virtualenvwrapper

インストール後, virtualenvwrapperのインストールの場所が表示されます。それをどこかノートでコピーしてください。
インストール後、bashrcを更新する。

export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON= <python3の場所>
export WORKON_HOME=$HOME/<venvのインストール場所>
export VIRTUALENVWRAPPER_VIRTUALENV=<venvのインストール場所>
source <virtualenvwrapper.sh>の場所

bashrcファイルを保存して、WSLを再起動する。

▶ On Windows

Pythonをインストールしたあと、cmdを開いて、virtualenvwrapperをpipでインストールする。

pip install virtualenvwrapper-win

Env (Python環境)の作り方

▶ On Linux / WSL

% For python 3.8
mkvirtualenv --python=`which python3.8` <vir_env_name>

% For python 3.9
mkvirtualenv --python=`which python3.9` <vir_env_name>

▶ On Windows

mkvirtualenv --python=<python location with specific version> <virtual env name>

% example ↓↓
mkvirtualenv --python=C:\Python\Python39\python.exe torch

他のvirtualenvwrapperの使い方

Cheat Sheet

基本AIための必要なライブラリ

pip install matplotlib scipy opencv-python tslearn pandas
python.exe -m pip install --upgrade pip

▶ Pytorchのインストール

TensorflowよりはPytorchが分かりやすいと開発もしやすいとおもいます。古いプロジェクトはtorchバージョン >= 1.0と<= 2.0を利用方は多い。
前回インストールしたCUDA 11.7に対して、相性なPytorchをインストールする。

pip install torch==1.13.0+cu117 torchvision==0.14.0+cu117 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url  https://download.pytorch.org/whl/cu117

condaを利用する場合は、以下のコマンドでインストールができます。

conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

これはCUDA 11.7のみに対応します。他のCUDAバージョンをインストールする場合は以下のリンクで相性なバージョンをインストールしてください。