PyTorchのインストール(Ubuntu)
本記事ではGPUSOROBANのUbuntuインスタンスにPyTorchをインストールする手順を紹介します。
GPUSOROBANは高性能なGPUインスタンスが低コストで使えるクラウドサービスです。
サービスについて詳しく知りたい方は、GPUSOROBANの公式サイトをご覧ください。
PyTorchをプリインストールしたインスタンスの使い方は、プリインストールの利用方法の記事をご参照ください。
目次[非表示]
インスタンスへのSSH接続
はじめにインスタンスへのSSH接続をします。
GPUSOROBANのインスタンスに初めて接続される場合は、こちらの記事をご確認ください。
ターミナルを2つ起動させて、それぞれのターミナル上で以下コマンドを実行させてSSH接続します。
1つめのターミナルを起動し、アクセスサーバーヘ接続 します。
2つめのターミナルを起動し、インスタンスへ接続
Pytorchのインストール(nvd5-1ub,nvd5-1l22ul,nvd4-80-1ulインスタンスの場合)
インスタンス接続後にPyTorchのインストールをします。
インスタンスタイプによってインストールするPyTorchのバージョンが異なりますので、ご注意ください。
nvd5-1ubインスタンスの場合
nvd5-1l22ul,nvd4-80-1ulインスタンスの場合
※WARNINGが出力される場合がありますが問題ありません。
以下がインストールの確認手順になります。
Pythonを起動します。
Pytorchをインポートします。
Pytorchのバージョンを確認します。(インストールしたバージョンが表示されることを確認します。)
GPUが認識されていることを確認します。( >>Trueが返されることを確認します)
以上でPytorchのインストール手順は完了です。(nvd5-1ub,nvd5-1l22ul,nvd4-80-1ulインスタンスの場合)
Pytorchのインストール(nvd4-1ubインスタンスの場合)
nvd4-1ubインスタンスの場合、CUDAとcudnnのバージョンをアップグレードした後に、PyTorchをインストールします。
まずCUDAをのインストール手順から確認します。
SSH接続先のインスタンス上で以下のコマンドを実行します。
URLを指定してファイルをダウンロードします。
ダウンロードしたファイルを/etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600ディレクトリに移動させます。
URLを指定してファイルをダウンロードします。
パッケージをインストールします。
下記コマンドで、単一ファイルに鍵を追加します。
パッケージをアップデートします。
cudaをインストールします。
上記完了後、以下にて/home/user/.bashrcのcudaのパス周りの設定を編集します。
bashrcファイルを開きます。
bashrcファイルの最終行にある下記2つの行の頭に#を挿入してコメントアウトします。
# export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin
# export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda10.1/extras/CUPTI/lib64:/usr/local/cuda-10.1/lib64
ファイルに下記の2行を追加します。
ファイル編集後に「Ctrl」+「s」で保存して、「Ctrl」+「x」で編集画面から抜けます。
以上まで実行後、ターミナル2上で、
$ exit
を実行して、一度インスタンスからログアウトします。
その後、ssh user@localhost -p 20122 -i .ssh\mykey.txt
で再ログイン後、nvcc -VコマンドでCUDAのバージョン11.0.3が返されることを確認します。
以上でcuda11.0.3のインストールが完了です。
続いてcudnnをインストールします。
echoコマンドで標準出力した内容をファイルに出力します。
パッケージリストの更新をします。
続いてcudnnをインストールします。
cudnnのインストール後に、正しいバージョンの8.0.4.30-1+cuda11.0が返されることを確認します。
パッケージが更新されないようにホールドします。
次にPytorchをインストールします。
※WARNINGが出力される場合がありますが問題ありません。
以下、Pytorchのインストール後の確認をします。
Pythonを起動します。
Pytorchをインポートします。
Pytorchのバージョンを確認します。(インストールした1.7.0が表示されていることを確認)
GPUが認識されるかを確認します。(Trueが返されることを確認します。)
以上で、Pytorchのインストール手順の完了です。(nvd4-1ubの場合)
本環境には、GPUSOROBANのインスタンスを使用しました。
GPUSOROBANは高性能なGPUインスタンスが低コストで使えるクラウドサービスです。
サービスについて詳しく知りたい方は、GPUSOROBANの公式サイトを御覧ください。