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Windows PCでゼロから始めるPyTorch環境入門 機械学習環境構築ハンズオン(Anaconda3,Python3.7,PyCharm)

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概要

  • 機械学習(主にディープラーニング向け)環境「PyTorch」をWindows使えるようにするまでのハンズオンです
  • Windows環境にPythonやPyTorchや開発環境をインストールして最低限試せる環境を構築します

環境

  • Windows 7,8,10
  • CPU向け(GPU不要)

対象読者

機械学習どころか、PyTorchどころか、Pythonもはじめてという人

手順

Anaconda3 のダウンロード

AnacondaはPythonの環境を簡単に構築できるパッケージマネージャでPyTorchでもこれを推奨している。

以下のサイトよりAnacondaをインストールする。

https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

image.png

ここでは、Python 3.7版のAnacondaをダウンロードする

Anaconda3のインストール

今回はC:\Anaconda3にインストールしたいので管理者権限でダウンロードしたexeを実行しインストール開始

image.png

image.png

image.png

画面に従ってインストールしていく。

しばらく待つ。

image.png

インストールがおわったら、
以下のディレクトリにパスを通す

C:\Anaconda3;
C:\Anaconda3\Scripts;
C:\Anaconda3\Library\bin;

Pytorchのインストール

以下のコマンドでPyTorchをインストールする

conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
>conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

Collecting package metadata: done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: C:\Anaconda3

  added / updated specs:
    - pytorch-cpu
    - torchvision-cpu


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    conda-4.6.14               |           py37_0         2.1 MB
    ninja-1.9.0                |   py37h74a9793_0         263 KB
    pytorch-cpu-1.1.0          |      py3.7_cpu_1        79.2 MB  pytorch
    torchvision-cpu-0.3.0      |    py37_cuNone_1         1.7 MB  pytorch
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:        83.3 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  ninja              pkgs/main/win-64::ninja-1.9.0-py37h74a9793_0
  pytorch-cpu        pytorch/win-64::pytorch-cpu-1.1.0-py3.7_cpu_1
  torchvision-cpu    pytorch/win-64::torchvision-cpu-0.3.0-py37_cuNone_1

The following packages will be UPDATED:

  conda                                       4.6.11-py37_0 --> 4.6.14-py37_0


Proceed ([y]/n)?y

Proceed ([y]/n)?yと聞かれるのでyを入力してエンター。

Downloading and Extracting Packages
torchvision-cpu-0.3. | 1.7 MB    | ############################################################################ | 100%
ninja-1.9.0          | 263 KB    | ############################################################################ | 100%
pytorch-cpu-1.1.0    | 79.2 MB   | ############################################################################ | 100%
conda-4.6.14         | 2.1 MB    | ############################################################################ | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

無事にインストールが終了した。

jupyter notebookでPyTorchを使ってみる

PythonとPyTorchがインストールできたので、早速簡単なコードを書いてみる。

ここでは、簡単にコードを書いて実行できるツールJupyter Notebookを使っていく。

Jupyter Notebook はPythonのコード作成と実行、実行結果表示、自由コメント(Markdown)編集の3つの機能をそなえたツールで、気軽に利用できるので、Jupyter Notebook上で試す。

PyTorchプロジェクト用のディレクトリpytorch_pjを作る

mkdir pytorch_pj
cd pytorch_pj

ディレクトリに移動したら

jupyter notebook

でJupyter Notebook(ジュピターノートブック)を起動する。

これから、Python用のノートブックを作成する。

右上あたりにある New を押して、ポップアップしたメニューからPython3を選択

すると、もう1枚タブが開いて、以下のようなノートブック画面が表示される
image.png

image.png

さっそく、コードを書いてみる

from __future__ import print_function
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

これは、ランダム値で初期化した5x3のテンソルを生成して表示するだけのコードとなる。

このコードをjupyter notebookのテキストボックスに貼り付ける

image.png

この状態で、image.pngボタンをおすと、ソースコードを実行し、結果が表示される。

image.png

とても簡単に実行結果を確認することができ、これをもって、PythonとPyTorchが無事インストールされていることを確認することができた。

PyCharmでPyTorchを使う

前の章ではJupyter Notebookを試したが、本章では本格的なPython向けIDEである、PyCharmを使ってみる。

PyCharmはJetBrains社が開発・提供しており、WebStormやPHP Storm、Android Studioなど有名IDEとの姉妹シリーズとなる。

PyCharmには有償のProfessional版と無償のCommunity版があり、本稿ではCommunity版を導入する。

以下を開いて、Community版をダウンロードする。
(ダウンロードサイズは230MBくらい)

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

image.png

ダウンロードしたexeファイルを実行し、画面に従いインストールしていく。

image.png

image.png

インストールが終わったら、PyCharmを起動する

image.png

UIテーマを選び(すきなほうを)

image.png

プラグインインストール画面を経て(なにもインストールしなくてOK)

image.png

Start Using PyCharmをクリックするとPyCharm起動画面がでる。

image.png

起動画面で、右下のConfigureをクリック

image.png

Settings for New Projectsというウィンドウが開くので、左側ペインのProject Interpreterを選択する。

すると、上部Project Interpreterの選択ボックスがでてくるのでShow Allを選択する

image.png

右上の+ボタンを押す

image.png

開いたAdd Python Interpreterウィンドウの左側ペインでSystem Interpreterを選択し、Interpreter:がさきほどインストールしたAnaconda3のディレクトリ以下のPython.exeになっていることを確認して、OKをクリック。

image.png

すると、Project Interpretersウィンドウに反映されるのでここでもOKをクリック。

image.png

以下のように、Project Interpreterが設定された。
image.png

ここでOKを押すと以下のように、Updateing Python Interpreterとなり設定が反映される。(5分~10分程度かかる)

image.png

反映がおわると、ダイアログが閉じる。

image.png

image.pngをクリック

プロジェクトのディレクトリを指定しimage.pngをクリック。ここでは、ディレクトリはc:\temp\mytestとした。

image.png

使用するインタプリタを聞いてくるので、image.pngを選択。せきほど、設定したインタプリタを選択できる。

image.png

これでimage.pngをクリック

すると、プロジェクトが作成されるので、さっそくPythonファイルを新規作成する。

左上のディレクトリの上を右クリックして、New>Python Fileexample.pyというファイルを作った。

image.png

そこにさきほどのPyTorch用のコードを書く。

image.png

エディタ上で右クリックしてコンテキストメニューを出しRun 'example'を選択すると、今書いたコードを実行できる。

image.png

ちゃんと実行され、結果が表示された。

image.png

まとめ

  • Windows環境でPyTorchを使える状態にしました
  • 開発環境(Jupiter Notebook,PyCharm)のインストールも行いそれらを使ってPyTorchの開発ができるところも簡単に確認しました
  • PyTorch入門編にあるチュートリアルくらいならWindows PCのCPU環境でも十分試すことができます

本格的に機械学習をまわしたいならGPUがあると便利

今回は、手元のWindows PC用にCPU向けの環境を構築しましたが、CPUを使った機械学習で物たりなくなったらGPUの出番です。最近はGPUまでも無料で使える選択肢があります。

選択肢その1 Google Colabで無料GPUをつかう

  • Google Colab をつかえば無料でGPU(TPU)使って機械学習をすることができます。  しかも、Jupyter Notebook方式なのでとっつきやすいです
     https://colab.research.google.com

選択肢その2 専用機械学習GPUマシン

riversun
UX producer and Full-Stack developer with more than 15 years of experience.
https://github.com/riversun
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