Ubuntu 20.04でPyTorch 1.5を使う

Ubuntu20.04LTSがリリースされたので、早速、最新版のPytorch1.5をインストールして使ってみた。

Pytorchはpip3でインストールするので、まずpip3をインストールしてtorchその他をインストール。

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip
pip3 install torch torchvision
pip3 install tensorflow-gpu tensorboard

これで、pytorch1.5, tensorflow2の最新版がインストールされた。

ubuntu20.04をインストール時に、NvidiaのGeforce GPUカードを入れてサードパーティ製のプロエタリなドライバーを含めると、
cuda 10.2がインストールされる。

ちなみに、python3.8がインストールされる。
cuda10.2はpytorch1.5の要件に都合がいい。

pytorch1.4で動かしていたプログラムをpytorch1.5でも動作確認できたので、次はC++に移行準備。
torch1.5からC++用APIが試験的から安定版になったとアナウンスしている。
それでは、C++用のチュートリアルを試してみよう。

まずは、torchのC++用ライブラリをダウンロードしてhomeフォルダにlibtorchを展開。 

wget https://download.pytorch.org/libtorch/nightly/cpu/libtorch-shared-with-deps-latest.zip
unzip libtorch-shared-with-deps-latest.zip



次にC++でシンプルなDCGAN(畳み込み画像生成)プログラムを試す。

mkdir dcgan
cd dcgan
mkdir build


dcgan.cppを作成、保存

#include <torch/torch.h>
#include <iostream>

int main() {
  torch::Tensor tensor = torch::eye(3);
  std::cout << tensor << std::endl;

 

}


CMakeLists.txtを作成、保存

cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)
project(dcgan)
find_package(Torch REQUIRED)
add_executable(dcgan dcgan.cpp)
target_link_libraries(dcgan "${TORCH_LIBRARIES}")
set_property(TARGET dcgan PROPERTY CXX_STANDARD 14)



cd build
cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/home/mycat/libtorch ..
cmake --build . --config Release


buildがうまく行けばプログラムを実行、結果は以下の通り。

./dcgan
1  0  0
0  1  0
0  0  1

[ Variable[CPUFloatType]{3,3} ]

これでウオーミングアップは完了だが、うまく行かなければ事前の準備が足りないので以下をインストールすると良い。

//build ツールのインストール

sudo apt install build-essential
sudo apt install cmake


途中で足りないものがあれば、同じようにインストールすること。

// CUDA_TOOL_KIT(10.2)のインストール
Nvidiaのサイトにはubuntu20.04用はまだ無いようなので、18.04用で代用する。
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
//cudnnのインストール
同じくNvidiaのサイトから、runtimeとdev用をダウンロードしてインストールする。
このダウンロードはNvidiaの無料ユーザー登録が必要になる。
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb

 

これで再度実行すればうまく行くかもしれない。
 
 

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