【初心者向け】基礎&実践プログラミング

初心者がつまづきやすいところ、最短で実力が身につく方法をお伝えします。

【PyTorch】インストール方法

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目的

PyTorchをインストールする。

PC環境

$ cat /etc/lsb-release 
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=18.04
DISTRIB_CODENAME=bionic
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04.3 LTS"

$ python3 -V
Python 3.6.9

PyTorchのインストール方法

PyTorchのホームページに移動します。

すると、QUICK START LOCALLYのところで自身の使っているPCの環境を聞かれるので、自分の環境に合わせてボタンを選択する。

選択が完了すると、ボタン下のRun this Command:にコードが現れるのでそれをコマンドラインにコピペする。

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自分の環境で試すとこのようになる。

$ pip3 install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Collecting torch==1.4.0+cpu
  Downloading https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.4.0%2Bcpu-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl (127.2MB)
    100% |████████████████████████████████| 127.2MB 14kB/s 
Collecting torchvision==0.5.0+cpu
  Downloading https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.5.0%2Bcpu-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl (5.4MB)
    100% |████████████████████████████████| 5.4MB 332kB/s 
Collecting six (from torchvision==0.5.0+cpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/65/eb/1f97cb97bfc2390a276969c6fae16075da282f5058082d4cb10c6c5c1dba/six-1.14.0-py2.py3-none-any.whl
Collecting pillow>=4.1.1 (from torchvision==0.5.0+cpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/ba/90/8a24e6220cfcf6a3a0162535d5b926e774117e384ff921908e07e4c92bda/Pillow-7.1.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (2.1MB)
    100% |████████████████████████████████| 2.1MB 623kB/s 
Collecting numpy (from torchvision==0.5.0+cpu)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/07/08/a549ba8b061005bb629b76adc000f3caaaf881028b963c2e18f811c6edc1/numpy-1.18.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (20.2MB)
    100% |████████████████████████████████| 20.2MB 90kB/s 
Installing collected packages: torch, six, pillow, numpy, torchvision
Successfully installed numpy-1.18.2 pillow-7.1.1 six-1.14.0 torch-1.4.0+cpu torchvision-0.5.0+cpu

PyTorchがインストールできたかを確認してみる。

$ python3
Python 3.6.9 (default, Nov  7 2019, 10:44:02) 
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.4.0+cpu'



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