はじめに
自分は自然言語処理を勉強してまだ一年もたっていないのでまだまだ勉強不足ですが参考になればと思い、記事を書きました。
GoogleColabではすぐに使うことができますが、機密データを用いる場合は環境構築してVScodeで動かしたほうが良いと思われます。
機械学習ではGPUを使用しますが、GPUを動かすための環境構築が最初全然わからなかったので自分なりにまとめてみました。（もしかしたら勘違いしているかもですけど、このやり方で動けたので一応参考までに。。。）
環境
| OS | Editor | 使用言語 |
|---|---|---|
| Windows10 | VScode | Python3.10.5 |
環境構築
CUDA
cuda：NVIDIA社が開発・提供しているGPU向けの並立コンピューティングプラットフォーム
一般的にはGPUはゲーム、グラフィックなどに用いられるハードウェアですが、CUDAを使うとこれら以外の用途でGPUを使った負荷分散のシステムを開発することができるようになります。
具体例として、ディープラーニングの計算処理に用いられています。ディープラーニングでは、大量の計算処理が必要になるためCPUだけで処理を行うと負荷が大きく、時間効率が非常に悪いです。そこでCUDAを使用してGPUに計算処理を行うようにプログラムすることができるようになります
ちなみにTensorflowなどのディープラーニングのライブラリではGPU処理を行うためのモジュールは予めインストールしており、この裏側ではCUDAが動いています。
CUDAを利用する方法
CUDAのダウンロード
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
自分の場合は、CUDA 11.3をダウンロードしました。
（2022/07/03時点では11.6でも大丈夫と思われます。）
ダウンロードの手順
・Operating System:Windows
・Architecture:x86_64
・Version:10
・Installer Type:exe(local)
CUDAのインストールについては以下のサイトを参考にしてください。
CUDAのインストール方法
PyTorch
PyTorch：Facebookが開発を主導したPython向けの機械学習ライブラリ
PyTorchのインストール方法
上記のサイトから自分の環境に合わせてインストール
自分の場合は以下のようにインストールしました。
（CUDA11.3をインストールのでComputePlatformを「CUDA11.3」を指定）
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
これでGPUを動かせられると思います。
PyTorchでGPUが使用可能か確認
PyTorchでGPUが使用可能かどうかはtorch.cuda.is_available()で確認できます。
使用できればTrue、できなければFalseを返す。
print(torch.cuda.is_available())
# True
さいごに
この方法でうまくいったので動くと思いますが、もしGPUの確認がfalseとなった場合、NVIDIAドライバーのダウンロードが必要となると思います。
自分はまだまだ勉強不足なので説明がわかりづらかったり勘違いしている場合があるので参考程度にお願いします。
これからも勉強していこうと思います。