はじめに

機械学習をするためにubuntu 20.04 で環境構築をしたが、依存関係がややこしかったのでまとめておく。

Anaconda

Anacondaの概念を図にすると

Anacondaインストール参考サイト

対応表

NVIDIA driver & CUDA

CUDA & torch, torchvision, torchaudio

CUDA & Python

Tensorflow GPU & CUDA, CuDNN, Python

環境構築

CUDA, torchvision, torchaudio, PyTorch, Pythonのインストール

インストール例

以下2023年時点で使用できたバージョン関係

CUDA 12.2 の場合

conda create --name cu122 python=3.8 -y
conda activate cu122
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu122

CUDA 11.7 の場合

conda create --name cu117 python=3.8 -y
conda activate cu117
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

CUDA 11.3 の場合

conda create --name cu113 python=3.8 -y 
conda activate cu113
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

よく使うモジュールのインストール

pip install numpy opencv-python matplotlib pillow tqdm argparse json5

一度(base)が消えるまでdeactivate

conda deactivate
conda deactivate
conda activate cu117

動作確認

python3

import torch
print(f"torch version: {torch.__version__}")  # PyTorchのバージョンを表示
print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")  # CUDAのバージョンを表示
print(f"torch & cuda: {torch.cuda.is_available()}")  # CUDAが利用可能かどうかを確認
import torchvision
print(f"torchvision: {torchvision.__version__}")
# torch version: 1.13.1+cu117
# CUDA version: 11.7
# torch & cuda: True
# torchvision: 0.14.1+cu117

期待はずれのバージョンがでる or 他の環境パスのCUDAモジュールでエラーが出る場合

一度Anacondaを(base)が消えるまでdeactivate
再度activateする

Anacondaコマンド

環境確認

conda-env list

環境削除

conda remove -n env_name --all

環境エクスポート

conda env export -n env_name > env_file_name.yml
# conda env export -n cu117 > cu117_nvidia-driver535.yml # 例

環境インポート

conda env create -f env_file_name.yml -n new_env_name
# conda env create -f cu117_nvidia-driver535.yml -n cu117 # 例