PyTorchのインストール（Ubuntu）| GPUSOROBAN

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。

Minicondaをインストールし、conda環境の中にPytorchをインストールする流れとなっています。

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。

GPUSOROBANについて詳しく知りたい方は、以下の公式サイトをご覧ください。

GPUSOROBANではPyTorchをプリインストールしたインスタンスを利用できます。プリインストールのインスタンスの使い方は、以下の記事をご覧ください。

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、以下の記事をご確認ください。

CUDAのバージョン確認

CUDAのバージョンに合ったPytorchをインストールするために、CUDAのバージョンを確認する必要があります。

下記コマンドを実行し、CUDAのバージョンを確認します。

※下記画像のCUDAのバージョンは11.6になります

nvcc -V

Miniconda環境へのログイン

conda環境へのログインします。

詳細は下記の記事をご確認ください。

Pytorchのインストール

インスタンス接続後にPyTorchのインストールをします。

※インスタンスのCUDAのバージョンによってインストールするPyTorchをインストールするためのコマンドが異なりますので、ご注意ください。

※Pytorchはバージョン1.13.1をインストールしています

（インスタンスの CUDAのバージョンが11.6 の場合）

conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

（インスタンスの CUDAドライバーのバージョンが 11.7 の場合）

conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

インストールをするかを確認されますので"y"を入力し、Enterを押下します。

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。

python3

Pytorchをインポートします。

import torch

Pytorchのバージョンを確認します。（インストールした1.13.1が表示されていることを確認）

torch.__version__

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。）

torch.cuda.is_available()

以上でPyTorchのインストールが完了です。

本環境には、GPUSOROBANのインスタンスを使用しました。
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