Anaconda

PyTorchをGPUで動かす環境

「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング」をjupyterで試すための環境 (with GPU)

anacondaの 環境を生成する

1. 「TensorFlow2 と PyTorch を GPU で実行する環境」と同様な方法で 環境 pytorch_gpu を作り、パッケージをインストールする。
2. pytorch_gpu 環境をactivateする。

    (base) C:\Users\nitta>  conda activate pytorch_gpu  

3. pytorchのインストール

    (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  

2020.03.03現在 pytorch 公式サイトにアクセスすると以下の状態である。

  PyTorch Build: Stable (1.4)
  Your OS: Windows
  Package: Pip
  Language: Python
  CUDA: 10.1
  Run this Command:
    pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

4. pillowのバージョンを古くする

2020/02/25時点のpillow最新版(7.0.0)だとtorchvision がエラーを出すので、古いバージョンに変更する。 公式サイトによると python 3.6 用には一つ前のバージョンとして Pillow 6.2.2 があるので、Pillow 6.2.2を使った。

    (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip uninstall pillow -y  
    (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip install pillow==6.2.2  

5. tqdm パッケージをインストールする。

「forループの経過時間と残り時間を計測するパッケージ tqdm 」をインストールしておく。

    (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip install tqdm  

6. OpenCVのインストール

    (pytorch) C:\Users\nitta>  conda install opencv  
    (pytorch) C:\Users\nitta>  conda deactivate  
    (base) C:\Users\nitta>  conda activate pytorch  
    (pytorch) C:\Users\nitta>

7. 必要なパッケージをインストールする

    (deep) C:\Users\nitta>   pip install scipy scikit-learn h5py matplotlib pandas  

8. tensorboardX パッケージをインストールする。

    (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip install tensorflow  
    (pytorch_gpu) C:\Users\nitta>  pip install tensorboardx