Python

【備忘録】PyTorch/TensorflowでGPUを認識させる

2021年10月7日

共通編

NVIDIAドライバ インストール

▼ ドライバーのバージョンを確認する.最新のドライバをインストールしていない人はインストールしておくといいかも.

Visual Studio インストール

▼ Visual Studio ComminityからC++によるデスクトップ開発をインストールする.

GPUに対応しているCUDAのバージョンを確認

▼ 自分の使っているGPUのドライバーのバージョンに対応しているCUDAのバージョンを確認する.

Pytorch編

PyTorch CUDA バージョンの確認

▼ 現時点でPyTorchに対応しているのは"CUDA10.2"と"CUDA11.1"であることを確認する.(別バージョンでも大丈夫なことはありますが,念のため従っておきます.)

CUDA Toolkit インストール

▼ 先ほど確認したGPUに対応しているCUDAをインストールする.今回はCUDA10.2/CUDA11.1のどちらかを選択する.

cuDNN ダウンロード

▼ インストールしたCUDAに対応するcuDNNをダウンロードする.(今回はWindowsで環境構築しているのでWindowsのものをダウンロード)

▼ ダウンロードしたファイルは"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1"にコピペすれば終了.(↓参考)

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Tensorflow編

Tensorflow CUDA バージョンの確認

▼ 上記サイトからGPUに対応したCUDAのバージョンとcuDNNのバージョンを確認する.また.環境に対応したtensorflow-gpuをインストールする.

CUDA Toolkit インストール

▼ 先ほど確認したGPUに対応しているCUDAをインストールする.

cuDNN ダウンロード

▼ 先ほど確認したcuDNNの同じバージョンのものをインストールする.

▼ ダウンロードしたファイルは"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1"にコピペすれば終了.(↓参考)

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