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2023-05-19

当方メイン使用中のWindows 11PC GPUは以下で、

NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 1341MHz Memory 4096MB GDDR5

PytorchからこのGPUを使えるようにする。もう結構古いものなので最新CUDA12はエラーになったので、CUDA11.8ベースで構築したメモ。

なお、WindowsでPythonというと必ずと言っていいほどAnacondaばっかの例ばかりヒットするが、普通にPython単体で行ける。自分はとにかく簡単な構成が好みであるので、Anacondaは入れない。仮想環境を分けるメリット云々より、変えたいならアンインストールして入れ直せば良いだけではないか。

１、最新版Pythonのインストール

というわけでまずPythonソフト単体のインストール。現時点で最新は3.11のようである。

https://www.python.org/downloads/windows/

上記公式ページ「Latest Python 3 Release - Python 3.11.3」を開いて下のほうWindows installer (64-bit)をクリックして実行ファイルをダウンロード、インストール実行。

「Add python.exe to PATH」にチェックを入れ「Install Now」

完了画面で「Disable path length limit」して終了。

確認

コマンドプロンプトを開いて、pythonとpipを確認する。

Microsoft Windows [Version 10.0.22621.1702]
(c) Microsoft Corporation. All rights reserved.

C:\Users\serve>where python
C:\Users\serve\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe
C:\Users\serve\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\python.exe

C:\Users\serve>where python3
C:\Users\serve\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\python3.exe

C:\Users\serve>where pip
C:\Users\serve\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Scripts\pip.exe

C:\Users\serve>where pip3
C:\Users\serve\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Scripts\pip3.exe

C:\Users\serve>python -V
Python 3.11.3

C:\Users\serve>pip -V
pip 22.3.1 from C:\Users\serve\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pip (python 3.11)

このことからわかるように、Linuxのようにpython3とかpip3とかはつけずに、普通にpython, pipとやったほうがよい。python3とすると、Microsoft Storeアプリが起動されてしまい、そこから入れよと重複案内されてしまう。

２、最新版Visual Studio Communityのインストール

CUDAはVisual Studioのライブラリを使用するので、以下ページから

https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/

Communityの「無料ダウンロード」を選択、VisualStudioSetup.exeでインストール実行。最新版2022で問題ない。インストール言語は、とりあえず最低限の「C/C++デスクトップ開発」のみで良い。

３、CUDA11.8.0のインストール

最新12.1.1はインストール中エラーになってしまった。なので11の最新11.8.0にした。

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

上記ページから「CUDA Toolkit 11.8.0 (October 2022), Versioned Online Documentation」→「Windows + x86_64 + 11 + exe (network)」を選択して「Download」、インストーラ実行。

Visual Studioのチェックが通れば、問題なくインストールは終了するはず。Nsight Visual Studio Edition Summaryを確認。

GeForce Experienseが起動され、再起動を促されれば再起動、ユーザー登録を促されればここでメールアドレス＆パスワードで登録しておく。結局次のCUDNNのダウンロードで必要になるからだ。

４、CUDNN for CUDA11.8.0のインストール

必須となるプラグイン。以下アーカイブページ

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

から、今回インストールしたCUDA11.8に適合するかつ最新版「Download cuDNN v8.9.0 (April 11th, 2023), for CUDA 11.x」を選択、「Local Installer for Windows (Zip)」をダウンロード。

ダウンロードにはNVIDIA Developersのユーザ登録が必要なので登録してログインしていればダウンロード可能。

ダウンロードした「cudnn-windows-x86_64-8.9.0.131_cuda11-archive.zip」を右クリック「すべて展開...」して展開し、cudnn-windows-x86_64-8.9.0.131_cuda11-archiveフォルダ以下それぞれを、

binの中身を
↓
C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.8/binへコピー。

includeの中身を
↓
C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.8/includeへコピー。

lib/x64の中身を
↓
C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.8/lib/x64へコピー。

とします。

コマンドパスの確認

コマンドプロンプトを開いて、

nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Sep_21_10:41:10_Pacific_Daylight_Time_2022
Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89
Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0

where nvcc
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin\nvcc.exe

where cudnn64_8.dll
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin\cudnn64_8.dll

とそれぞれ問題なければOK。

５、CUDA対応版Windows Pytorchのインストール

Windows版PyTorchでCUDA GPUを使えるようにする(torch.cuda.is_available()=Trueにする)にて詳しく説明しているが、URLを指定して専用のPytorchを入れないとCUDAは使えない。

コマンドプロンプトを開き、

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

とする。もしも入れたCUDAが11.7であるなら、上記URL末尾はcu117となるわけだ。

エラー無く入ったらそのままコマンドプロンプトでPython起動、PyTorch + CUDAの確認。

C:\Users\serve>python
Python 3.11.3 (tags/v3.11.3:f3909b8, Apr  4 2023, 23:49:59) [MSC v.1934 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available();
True
>>> quit();

問題なし！お疲れ様でした！