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HOW TO USE

PyTorchのインストール（Windowsインスタンス）| GPUSOROBAN

使い方
2023.05.05

本記事ではGPUSOROBANのWindows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の公式サイトを御覧ください。

WindowsインスタンスへのSSH接続


コマンドプロンプト（以下、ターミナル）上で、下記のコマンドを実行してアクセスサーバーへ接続します。
WidowsインスタンスのIPアドレスはGPUSOROBANサポートが事前に送付したものをご使用ください。

ssh -L 53389:<WindowsインスタンスのIPアドレス>:3389 -l user as-highreso.com 
-p 30022 -i .ssh\ackey.txt

※Are you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])?が表示される場合には"yes"を入力後にEnterを押下します。
access-server:~$の表示がされたら、アクセスサーバーへの接続が完了です。


ローカルPCのスタートメニューの検索窓から”リモートデスクトップ”と検索し、「リモートデスクトップ接続」のアプリを開きます。


「リモートデスクトップ接続」の画面が開かれたら、「オプションの表示」を押下します。


「コンピュータ(C):」に”localhost:53389"を入力します。

localhost:53389


「ユーザー名:」に"Administrator"を入力した後に「接続」を押下します。

Administrator


GPUSOROBANサポートから受け取ったパスワードを入力した後に「OK」を押下します。


このリモートコンピュータのIDを識別できません。接続しますか？画面が表示されるので「はい」を押下します。


下記の画面表示がされたら、Windowsインスタンスへのリモート接続が完了です。

Pythonのインストール


インストーラーをダウンロードするために下記URLを開きます。

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


「Downloads」タブを選択後に「All releases」を押下します。


「looking for a specific release?」からRelease versionが"Python 3.9.13 - May 17, 2022"のものをダウンロードします。


「Files」からVersionが"Windows installer (64-bit)"であるファイルを選択します。


インストーラーを開いたら、「Add Python 3.x to PATH」にチェックを入れた後に、「Install Now」を押下してpythonをインストールします。


"Setup was successful"が表示されたらインストールが成功です。
「Close」を押下し、インストーラーを閉じます。


ターミナルで下記コマンドを実行し、指定したバージョンがインストールされているかを確認します。

Pytnon　-V


インストールした "Python3.9.13"バージョンが表示されました。


※ターミナルで貼付けができない場合には、下記の手順をご確認ください
ターミナルを開いた後に左上のロゴを右クリックし、「プロパティ」を押下します。


「プロパティ」画面にて、「Ctrl＋Shift＋C/Vをコピー/貼付けとして使用する」にチェックを入れた後に、「OK」を押下します。

上記の設定を入れることでCtrl＋Shift＋C/Vでのコピー/貼付けが可能になります。

CUDAのインストール

インストーラーをダウンロードするために下記のURLを開きます。

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


「Archived Releases」からCUDA Toolkit 11.7.0を選択します。


各種設定を下記のように選択します。

Operation System:WIndows

Architecture:x86_64

Version:Server 2019

Installer Type:exe(network)

を選択後に「Download」を押下します。


インストーラーを開いた後に、CUDA Setup Package画面にて、パッケージの保存先がC:¥Users￥ADMINI~1¥AppData¥Local￥Temp¥2￥CUDAで問題なければ「OK」を押下します。


NVIDIA ソフトウェア使用許諾契約書画面にて、使用許諾契約書を確認した後に「同意して続行する」を押下します。


インストールオプション画面にて「高速（推奨）(E)」を選択し、「次へ」を押下します。



CUDA Visual Sutdio Integration installation画面にて、「I understand,and wish to continue the installation regardless.」にチェックを入れた後に「NEXT」を押下します。


Nsight Visual Studio Edition Summary画面にて、「次へ」を押下します。


「NVIDIA インストーラーが終了しました」を確認後に「閉じる」を押下し、NVIDIAインストーラーを閉じます。


ターミナル上で下記コマンドを実行し、Pathが通っているかを確認します。

nvcc -V

CUDAのPathが通っていれば、下記が表示されます。

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Tue_May__3_19:00:59_Pacific_Daylight_Time_2022
Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.64
Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31294372_0

※上記が表示されない場合には、インスタンスを再起動等することで設定が反映される場合がございます

cuDNNのインストール

インストーラーをダウンロードするために下記URLを開きます。

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


NVIDIA Developer Program Membership Required画面にて、「Join Now」を押下します。


Log in or sign up for an NVIDIA account画面にて、登録するEmailを入力した後に、「Next」を押下します。


「Email」、「Password」、「Confirm password」を入力し、「Stay logged in」を選択後に「Create Accont」を押下します。


登録したアドレス宛に認証メールが届くので、リンクを開き認証します。
認証が完了したら「登録する」を押下します。


Conplete Your Profile画面にて、各項目を入力します。
（「First Name」、「Last Name」、「Job Role」、「Organization/University Name」、「Organization URL」、「Industry」、「Location」を入力してください）


Development Areas of Interest (Select 1-3)*画面にて、関心のある開発分野を1~3選択した後に「Submit」を押下します。


「I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement」にチェックを入れたあとに
Download cuDNN v8.9.0 (April 11th, 2023), for CUDA 11.xを選択します。


Local intallers for Windows and Linx,Ubuntu(x86_64,armsbsa)画面にて、「Local Installer for Windows (Zip)」を押下します。


ダウンロードした「cudnn-windows-x86_64-8.9.0.131_cuda11-archive.zip」を開きます。


「cudnn-windows-x86_64-8.9.0.131_cuda11-archive」フォルダを開きます。


「cudnn-windows-x86_64-8.9.0.131_cuda11-archive」フォルダにある「bin」、「include」、「lib」、「LICENSE」をコピーします。


「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7」フォルダを開き、「bin」、「include」、「lib」、「LICENSE」を貼り付けます。


続いて、環境変数を設定します。
スタート画面から「コントロールパネル」を押下します。


コントロールパネル画面にて「システムとセキュリティ」を押下します。


システムとセキュリティ画面にて、「システム」を押下します。

システム画面にて、「システムの詳細設定」を押下します。


システムのプロパティ画面にて、「詳細設定」タブから「環境変数(N)」を押下します。


環境変数画面にて、「システム環境変数(S)」の「新規」を押下します。


「新しいシステム変数」画面にて、変数名と変数値を入力した後に「OK」を押下します。

変数名(N):

CUDNN_PATH

変数値(V):

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7


「環境変数」画面にて、「システム環境変数」に「CUDNN_PATH」が登録されたことを確認した後に「OK」を押下します。


「システムのプロパティ」画面にて、「OK」を押下し閉じます。


ターミナル上で下記コマンドを実行し、パスが通っていることを確認します。

where cudnn64_8.dll

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin\cudnn64_8.dllが返ってくることでパスが通っていることを確認できました。


PyTorchのインストール


下記コマンドを実行し、pipコマンドを更新します。

python -m pip install --upgrade pip


※本記事ではすでにpipのアップグレードは済んでおります

下記コマンドを実行し、PyTorchをインストールします。

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1
 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117


「Successfully installed torch-1.13.1+cu117 torchaudio-0.13.1+cu117 torchvision-0.14.1+cu117」が表示されたら
PyTorchのインストールが成功です。


下記コマンドを実行し、Pythonを起動します。
>>>が表示されていることでPythonが起動していることを確認することができます。

python


下記コマンドを実行し、PyTorchをインポートします。

import torch


下記コマンドを実行し、PyTorchのバージョンを確認します。

torch.__version__

「'1.13.1+cu117'」のバージョンが確認できました。


下記コマンドを実行し、PyTorchからGPUが認識できているか確認します。

torch.cuda.is_available()

"True"が表示されたらPyTorchからGPUが認識できています。


以上で、PyTorchの環境構築手順（Windowsインスタンス）| GPUSOROBAN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。
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。

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