PytorchでGPUを使うCUDA10

ディープラーニング




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。

  1. ネットワーク
  2. net = net().to(device)
    
  3. データ
  4. 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。

参考

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