AnacondaでPython+GPU環境を構築
Anacondaで、環境を構築しています。
conda installのコマンドを使います。
Windows10でGPUの使えるPython環境を構築する手順については、下のページを参考にしてください。
Windows10でGPUが使えるPythonを環境構築する
CUDA10に対応したPytorchをインストールする
condaでPytorchをインストールします。
下のコマンドでcuda10バージョンをインストール出来ます。
conda install pytorch torchvision cuda100 -c pytorch
詳しくは、下のリンクに
https://pytorch.org/
GPUに渡すもの
GPUに渡すには、.toメソッドを使います。
渡すのものは、2つだけです。
- ネットワーク
- データ
net = net().to(device)
X = torch.FloatTensor(10, 1, 8, 8) X = X.to(device)
この２つに対して、toメソッドでGPUに渡します。
GPUを試してみる
GPUを使ったプログラムを実行していきます。
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)
‘’’
[out]
cuda
‘’’
GPUを使用した、PyTorchのプログラムも紹介しています。
PyTorchでCNN-fashion-mnist編
タスクマネージャーで確認
デフォルトでは、Compute0が設定されていません。
VIDEO ENCODEの左の∨で、Computeに設定してください。
JupyterNotebookを使うときの注意
JupyterNotebookでGPUを使う場合、メモリを少し気にする必要があります。
JupyterNotebookでGPUのメモリを解放する方法-Windows編betashort-lab.com2019.02.26