Windows10でPyTorchをインストールしてVSCodeで使う

以前はWindows 10でディープラーニングするのに、AnacondaでPython環境を作ってTensorFlowを使ってVisual Studioでコーディングしてたけど、



最近はだいぶ状況が変わってきた。

Anacondaでnumpyが動かなくなったり、使いたいパッケージ(のバージョン)がcondaで入らなかったりで、そもそもAnacondaのメリットよりもデメリットで時間を取られることが増えた。(それはMinicondaでも同じ)
なので、Pythonは普通に公式のインストーラーでWindowsにインストールすることにした。

コーディング環境についても、VSCode(Visual Studio Code)が優秀だと気づいた。
VSCodeはIDEじゃなくてエディタなんだけど、Extensionをインストールして機能拡張はできる。オイラがIDEの方のVisual Studioを使っていた理由の8割ぐらいはIntelliSense(コード補完機能)だったので、同じくIntelliSenseが載っているなら動作も軽いVSCodeの方が快適なのでした。

そして、ディープラーニングのライブラリはTensorFlowからPyTorchへ乗り換えつつある。
理由はそんなにハッキリとしたものじゃないんだけど、最近は発表される論文と一緒に公開されるソースコードにPyTorch実装のものが増えている点と、対応する依存関係(CUDAのバージョンとか)のアップデートの早さとか。最近やっとバージョン1に達して、身近な人達がどんどんPyTorchへ移行しているというのもある。


スポンサーリンク


ということで、今現在のオイラの環境は以下↓

一応、インストール手順もメモしておく。

PyTorch 1.0.1は現時点で最新のCUDA Toolkit 10.1とcuDNN v7.5に対応しているのであんまり気にしなくて良いけど、この手のライブラリのバージョンの依存関係は間違えるとエラー地獄にはまるのでインストール前にしっかり確認した方が良いです。(何度かハマった)

追記:PyTorchとtensorboardXを一緒に使いたい場合は、TensorBoard(というかTensorFlow)の動作環境にも合わせてやる必要があります。
https://www.tensorflow.org/install/gpu

CUDAとcuDNNのインストール

CUDAの公式ページからCUDA Toolkit 10.1のインストーラーをダウンロードしてインストール。
cuDNN v7.5.0 (Feb 25, 2019), for CUDA 10.1は、まずMembership登録してログインし、cuDNN一式のzipをダウンロードする。
そしてzipを展開して出てきたbin, include, libディレクトリを丸ごとCUDAのパスが通ったディレクトリに配置する。オイラはいつもCUDAデフォルトのインストールパスに一緒に突っ込んでいる↓

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

ところで、cuDNNってCUDA Deep Neural Network libraryの略なんですね。


スポンサーリンク

Pythonのインストール

Pythonはバージョン3.6を使う。公式ページからPython3.6.8のWindows x86-64 executable installerをダウンロードしてきて実行するだけ。
インストールパスだけデフォルトから以下に変えておいた。

C:\dev\Python36

PyTorchのインストール

PyTorchは、公式ページのSTART LOCALLYで自分の環境を選ぶと適切なpipのコマンド表示されるので、それを叩けばインストールできる↓



ということで、以下のコマンドをコマンドプロンプトで実行するだけでPyTorchのインストール完了↓

pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision

VSCodeのインストール

VSCodeは公式ページからWindows用のインストーラーをダウンロードしてインストール。
そして日本語の言語パックPython用のExtensionもインストールする。

これでPyTorch環境は整ったので、あとは適当なサンプルコードがちゃんと実行できることを確認してみよう。
GitHubにPyTorch公式のサンプルコードがある↓
https://github.com/pytorch/examples

Basic MNIST Exampleとかが手軽で良いんじゃないでしょうか。
サンプルが実行できたらとりあえずOKだ。

PyTorchの習得

PyTorch公式サイトのサンプルで学ぶPyTorchや、
https://pytorch.org/tutorials/beginner/pytorch_with_examples.html
https://pytorch.org/tutorials/beginner/former_torchies/nnft_tutorial.html

PyTorch公式でチートシートを用意してくれているので、そこを見ると習得が速いかも。
チートシートの内容を画像化して公開している人もいる↓

PyTorch Cheat Sheet

小技集をJupyter Notebookにまとめている方もいる↓
https://github.com/bfortuner/pytorch-cheatsheet/blob/master/pytorch-cheatsheet.ipynb

あとは、torchvisionに有名な畳み込みニューラルネットワークが実装されているので、それを読むと真似しやすいかも↓
https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html


スポンサーリンク

関連記事

AMIMOTO(PVM版)で作成したインスタンスをAMIMOTO (HVM版)へ移行する
ROSの薄い本
WordPressの表示を高速化する
OpenCVの超解像処理モジュール『Super Resolution』
Unityからkonashiをコントロールする
チャットツール用bot開発フレームワーク『Hubot』
オープンソースのIT資産・ライセンス管理システム『Snipe-IT』
OpenCV 3.3.0-RCでsfmモジュールをビルド
Google App EngineでWordPress
人体モデリングできるBlenderアドオン『ManuelBastioniLAB』
今年もSSII
オープンソースの取引プラットフォーム
Raspberry Pi
Houdiniのライセンスの種類
OpenCVで顔のモーフィングを実装する
BlenderでPhotogrammetryできるアドオン
C++始めようと思うんだ
OpenCV 3.1から追加されたSfMモジュール
3分の動画でプログラミングを学習できるサイト『ドットインストール』
Unityで使える数値計算ライブラリ『Math.NET Numerics』
Unityで強化学習できる『Unity ML-Agents』
iOSで使えるJetpac社の物体認識SDK『DeepBelief』
OpenGVのライブラリ構成
UnityのMonoBehaviourクラスをシングルトン化する
手を動かしながら学ぶデータマイニング
Deep Neural Networkによる顔の個人識別フレームワーク『OpenFace』
JavaScriptとかWebGLとかCanvasとか
WebGL開発に関する情報が充実してきている
為替レートの読み方 2WAYプライス表示
機械学習のオープンソースソフトウェアフォーラム『mloss(machine learning ope...
ニューラルネットワークの構造を可視化するフレームワーク『TensorSpace.js』
オープンソースのPhotogrammetryフレームワーク『Alice Vision』
pythonの機械学習ライブラリ『scikit-learn』
C#で使えるNumPyライクな数値計算ライブラリ『NumSharp』
法線マップを用意してCanvas上でShadingするサンプル
仮想関数
python-twitterで自分のお気に入りを取得する
複数画像から3次元形状を再構築するライブラリ『Multi-View Environment』
AmazonEC2のインスタンスをt1.microからt2.microへ移行する
Googleが画像解析旅行ガイドアプリのJetpac社を買収
UnityでPoint Cloudを表示する方法
IronPythonを使ってUnity上でPythonのコードを実行する

コメント