はじめに
PyTorch 環境を構築する際の手順をまとめた備忘録です。
Python 環境の作成、PyTorch のインストール、動作確認までの流れ を記録しています。
1. PyTorch 用の仮想環境を作成する
まず、pytorch という名前の 新しい仮想環境 を作成し、Python 3.8 をインストールします。
conda create -n pytorch python=3.8
コマンドの説明
-
conda create：新しい Conda 仮想環境を作成する -
-n pytorch：仮想環境の名前を pytorch に指定
2. 仮想環境を有効化する
作成した環境を有効化します。
conda activate pytorch
実行後、ターミナルの環境名が (pytorch) に変わっていれば成功です。
3. インストール済みのパッケージを確認
仮想環境内にインストールされているパッケージを確認するには、以下のコマンドを実行します：
pip list
現在の環境にインストールされているすべての Python パッケージとそのバージョンが表示されます。
4. PyTorch をインストール
GPU 版（CUDA 12.1 対応）
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
コマンドの説明
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pytorch：PyTorch のメインパッケージ -
torchvision：画像処理用の PyTorch サブパッケージ -
torchaudio：音声処理用の PyTorch サブパッケージ -
pytorch-cuda=12.1：CUDA 12.1 に対応した PyTorch の GPU バージョン -
-c pytorch -c nvidia：PyTorch と NVIDIA の公式チャンネルからインストール
CPU のみで PyTorch を使用する場合は、以下を実行してください：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
5. PyTorch の動作確認
インストールが完了したら、Python で PyTorch が正常に動作するか確認します。
Python を開いて以下のコードを実行
import torch
# PyTorch のバージョンを確認
print(torch.__version__)
# PyTorch が対応する CUDA のバージョンを確認
print(torch.version.cuda) # 例: 12.1
# GPU が利用可能か確認
print(torch.cuda.is_available()) # True が返れば GPU 使用可能
# 使用している GPU の名前を取得
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 例: "NVIDIA GeForce RTX 4060"
すべて問題なく出力されれば、PyTorch の環境構築は成功です｡