環境
- Windows 11
- GeForce RTX 3090
- Anaconda Navigator
Visual Studio
DOWNLOAD
- 掲載画像は Visual Studio Enterprise 2022 ですが Community（無償）でも同じ.... だと思います
- ダウンロードページの下の方にある [Build Tools for Visual Studio 2022] でも良いようです
INSTALL
- Desktop Development with C++ の中にある [MSVC v143 - VS 2022 C++ x64/x86 build tools] にチェック
- Visual Studio を使う予定がなければ他のチェックは全て外してOK
- CUDA のバージョンが低いと，Visual Studio 2022 だと動作しないため version を下げる必要がある
- 下の方に MSVC v142...140 があり，version を下げる際にはこちらを使用します
- 下の方に MSVC v142...140 があり，version を下げる際にはこちらを使用します
CUDA Toolkit (+ NVIDIA Graphics Driver)
DOWNLOAD
- version 11.7.1 (2022/8/10現在)
- exe (network)でもOK
INSTALL
- すべてデフォルトでもOKですが，CUDA, Graphics Driver 以外は必要ありませんので Custom Install でチェックを外しておきましょう。
- GeForce Experience はご自由に
正常にインストールできているかの確認
- メニュー（WINDOWSボタン）の検索から [環境変数] を入力し[システム環境変数の編集] を開く
- システム環境変数（下段）の[CUDA_PATH] [CUDA_PATH_V11_7] にPathが通っていることを確認しておきましょう。
- command prompt から [nvcc -V] を入力、下記のようになれば正常にインストールできています。
cuDNN
DOWNLOAD
- ログインが必要（nvidia account は基本無償のようです）
- I Agree To the Terms of the ***** にチェックし、[Download cuDNN v8.5.0 (August 8th, 2022), for CUDA 11.x -> Local Installer for Windows (Zip)] と進みダウンロード
INSTALL
ファイルのコピー
- あらかじめ[C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuDNN] のフォルダを作成 ※環境によっては管理者権限が必要
- ダウンロードしたファイルを解凍し、中身一式(bin, include, lib, LICENSE) を先程作成した [C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuDNN ] へコピー
環境変数の登録
- システム環境変数の編集
- 設定 > システム > バージョン情報 > システム詳細設定 > [環境変数] をクリック
- [システム環境変数] の新規(New)から
- 環境変数名： CUDNN_PATH
値： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuDNN
を登録 -> OK - 環境変数名： Path
値： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuDNN\bin
を登録 -> OK
- 環境変数名： CUDNN_PATH
インストールの確認
- command prompt から [where cudnn64_8.dll] を入力
- C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuDNN\bin\cudnn64_8.dll であれば正常にインストールできています
- Could not find files for the given pattern(s). はPATH が通っていません
CUDAの動作確認
Anaconda Navigator
- ENviroments -> Create -> 新規に環境を作成（例は py39-cuda）->Create
- Open Terminal から [conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch] を入力
(pip では [pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116] となります)
その他の環境（pipなど）は 下記へアクセスし，自分の環境にあったコマンドを入手してくださいね．
- 選択肢が出たら [y] です，いろいろなライブラリをインストールしていきますのでかなり時間がかかります
- Open with Python から [ import torch |ここでエンター| torch.cuda.is_available() ]を入力して，True が出力されれば正常にインストールされています．
以上です，お疲れ様でした．