Windows と Linux に PyTorch をインストールする方法

このガイドでは、Anaconda を使用してパッケージのインストールを管理し、Windows と Linux に PyTorch をインストールする手順を説明します。

インストールは、Anaconda に組み込まれている conda コマンドライン ツールを使用して行われます。

PyTorch は、Python で書かれた機械学習ライブラリであり、Torch フレームワークに基づいています。 Facebook によって開発され、Google による Tensorflow などに匹敵します。これはコンピューター ビジョンや自然言語処理の分野で役立ち、テスラなどの企業が自動操縦ソフトウェアの開発に使用しています。

PyTorch は無料のオープンソースであり、修正された BSD に基づいてライセンスされており、Linux Foundation の下にあります。

前提条件

このチュートリアルに従うには、作業しているマシンに Anaconda がインストールされている必要があります。

まだインストールしていない場合は、Anaconda のインストール方法に関するこのガイドでプロセス全体を説明します。そのガイドに従った後、PyTorch のインストールに進むことができます。

Linux への PyTorch のインストール

良い習慣として、まず、Linux ディストリビューションのソフトウェア パッケージを更新します。私の場合、Ubuntu を使用しており、パッケージの管理に apt ため、次のコマンドを使用して更新します。

 $ sudo apt update && apt upgrade 

パッケージの更新が完了したら、公式 PyTorch Web サイトのインストール ページ に移動します。以下のようなインストール ウィザードが見つかるまで、ページを下にスクロールします。

このウィザードを使用すると、さまざまなオプションをクリックしてシステム情報と設定を指定できるようになり、端末で PyTorch をインストールするために使用できるコマンドが表示されます。

システム情報を入力すると、次のようになります。

私は安定した Linux バージョンを選択し、パッケージの管理には Conda を使用する予定です。また、C++/Java ではなく Python で PyTorch を使用することを選択しました。そして、GPU ではなく CPU 上で PyTorch を実行します。

表の下部には、PyTorch のインストールに使用できるコマンドがありますが、このコマンドを実行する前に、 pytorch という Anaconda 仮想環境を作成する必要があります。

仮想環境を使用すると、プロジェクトを作成し、その依存関係を他のプロジェクトの依存関係から分離して維持できるため、依存関係の競合を防ぐことができます。 Anaconda の利点の 1 つは、仮想環境を簡単に作成および管理できることです。

Python バージョンが 3.7 の仮想環境を作成するには、次のコマンドを入力します。

 conda create -n pytorch python=3.7

環境が作成されたら、次のコマンドを使用してアクティブ化します。

 conda activate pytorch

環境がアクティブになったら、PyTorch Web サイトで前に生成したコマンドを実行して、PyTorch をインストールします。

 conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

プロンプトに従って PyTorch をインストールします。完了したら、ターミナル セッションを再起動して有効にします。

ここで、PyTorch が正しくインストールされたことを確認するために、Python 対話型シェルに PyTorch をインポートしてみます。次のコマンドを使用して、Pytorch 仮想環境にいることを確認します。

 conda activate pytorch

Pytorch 仮想環境に入ったら、次のコマンドを入力して Python インタラクティブ シェルを開きます。

 python

シェル セッションが開始したら、次のコード行を記述して Enter キーを押します。

 import torch

Python がエラーなしで実行されれば、インストールは成功しています。ただし、「モジュールが見つかりません」エラーが発生した場合は、インストール中に問題が発生したことを意味します。もう一度再インストールしてみてください。

Windows への PyTorch のインストール

まず、Windows マシンで Anaconda Prompt プログラムを検索して開きます。ここでコマンドを実行します。

プログラムが開いたら、コマンドを使用して PyTorch インストール用の仮想環境を作成します。

 conda create -n pytorch python=3.7

仮想環境を作成したら、次のコマンドを実行してアクティブ化できます。

 conda activate pytorch

仮想環境がアクティブになったら、PyTorch のインストールに進むことができます。まず、 PyTorch Web サイトのインストール ページ に移動します。その後、このインストール ウィザードが配置されているページのセクションまで下にスクロールできます。

ここでシステム情報を選択すると、ウィザードによって PyTorch をインストールするコマンドが表示されます。 Conda によって管理され、Python プログラミング言語を通じて使用され、CPU 上で実行される Windows 用の安定版リリースを選択します。その結果、私のテーブルは次のようになります。

次に、コマンドをコピーして Anaconda プロンプトに貼り付け、Enter キーを押します。

インストールが完了したら、Python インタラクティブ シェルを開いて PyTorch のインポートを試行することで、インストールが成功したかどうかを確認できます。

したがって、Anaconda プロンプト内で、対話型の Python セッションを開始します。

 python

セッションが開始したら、次のコード行を使用して PyTorch をインポートします。

 import torch

このアクションがエラーなしで完了した場合、インストールは成功しています。

最後の言葉

このガイドでは、conda を使用して Windows と Linux の両方に PyTorch をインストールしました。通常の PIP パッケージと同様に PIP 経由でインストールできます。どちらの場合も、CPU のインストールを選択しました。ただし、GPU 全体で操作を並列化することでトレーニングを高速化する、Nvidia によって開発されたシステム ツールキットである CUDA を引き続き使用することはできます。