Cuda 11.2でPyTorchをインストールする手順
コード.comの説明文のリンクをクリックして、チュートリアルを含む100万以上のコードスニペットをサブスクライブしてダウンロードすることができます。しかも、PyTorchをCuda 11.2でインストールするための手順も用意されています。この記事では、Linuxシステム上でPyTorchをCudaサポートを使ってインストールする方法をステップバイステップで説明します。ただし、手順はシステムの設定によって多少異なる可能性があります。適切なNvidia GPUドライバーをインストールしていることを確認してください。Nvidiaのウェブサイトからドライバーをダウンロードしてインストールすることができます。NvidiaのCudaツールキットのダウンロードページにアクセスし、Cuda 11.2のローカルインストーラーをダウンロードして、指示に従ってインストールを完了させます。また、Nvidiaのウェブサイトからcudnnライブラリをダウンロードし、Cuda 11.2と互換性のあるバージョンを選択してインストールします。pipを使ってCudaサポートを備えたPyTorchをインストールすることもできます。pipが互換性のあるバージョンでインストールされていることを確認した上で、次のコマンドを使用します。インストールが正常に完了しているかを確認するために、Pythonのインタプリターを開いてPyTorchをインポートすると、PyTorchのバージョンとCudaの可用性の情報が表示されます。これで、Cuda 11.2をサポートしたPyTorchがシステムに正常にインストールされました。コマンドの最新リリースに基づいてバージョンを調整してください。さあ、GPUのパワーを利用して深層学習の計算を高速化しましょう。