アルゴリズムとかオーダーとか

仕事で勉強したことなどをまとめてます

Windows 11 + RTX2080TiでのDeepLearning環境メモ

nvidia driverを最新版にしたり、cuDNNの公開鍵が無効になったため、cudaを入れなおしたりなどしていたらpytorchからGPUが認識できなくなってしまった(泣


環境を再構築したので、cudaやdriver versionなどをメモとして残しておく。
cudaとNvidiaのdriver及び、GPUのシリーズなどでバージョンをそろえないといけないらしいので、そのあたりでよくわからなくて困ってる人の助けになれば。。。

pystyle.info


ということで、自分は以下の環境、バージョンでpytorchがGPUを認識できています。

OS

エディション Windows 11 Home
バージョン 21H2
インストール日 2022/04/16
OS ビルド 22000.856
エクスペリエンス Windows 機能エクスペリエンス パック 1000.22000.856.0

WSL2 + Ubuntu

 wsl --status
既定の配布: Ubuntu-20.04
既定のバージョン: 2

Linux 用 Windows サブシステムの最終更新日: 2022/03/28
WSL の自動更新が有効になっています。

カーネル バージョン: 5.10.102.1

nvidia-smi結果

nvidia-smi
Wed Sep 14 04:01:09 2022
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 515.65.01    Driver Version: 516.94       CUDA Version: 11.7     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  On   | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 36%   44C    P5    42W / 250W |   3704MiB / 11264MiB |     35%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

conda info

$ conda info

     active environment : base
    active env location : /home/nakajo/anaconda3
            shell level : 1
       user config file : /home/nakajo/.condarc
 populated config files : /home/nakajo/.condarc
          conda version : 4.14.0
    conda-build version : 3.21.9
         python version : 3.8.13.final.0
       virtual packages : __cuda=11.7=0
                          __linux=5.10.102.1=0
                          __glibc=2.31=0
                          __unix=0=0
                          __archspec=1=x86_64
       base environment : /home/nakajo/anaconda3  (writable)
      conda av data dir : /home/nakajo/anaconda3/etc/conda
  conda av metadata url : None
           channel URLs : https://conda.anaconda.org/pytorch/linux-64
                          https://conda.anaconda.org/pytorch/noarch
                          https://conda.anaconda.org/conda-forge/linux-64
                          https://conda.anaconda.org/conda-forge/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
          package cache : /home/nakajo/anaconda3/pkgs
                          /home/nakajo/.conda/pkgs
       envs directories : /home/nakajo/anaconda3/envs
                          /home/nakajo/.conda/envs
               platform : linux-64
             user-agent : conda/4.14.0 requests/2.28.1 CPython/3.8.13 Linux/5.10.102.1-microsoft-standard-WSL2 ubuntu/20.04.2 glibc/2.31
                UID:GID : 1000:1000
             netrc file : None
           offline mode : False

pytorch関連バージョン

$ conda list | grep torch
pytorch                   1.12.1          py3.8_cuda11.6_cudnn8.3.2_0    pytorch
pytorch-memlab            0.2.4                    pypi_0    pypi
pytorch-mutex             1.0                        cuda    pytorch
pytorch-transformers      1.2.0                    pypi_0    pypi
torch                     1.10.1                   pypi_0    pypi
torchaudio                0.12.1               py38_cu116    pytorch
torchinfo                 1.7.0                    pypi_0    pypi
torchsummary              1.5.1                    pypi_0    pypi
torchvision               0.13.1               py38_cu116    pytorch

環境構築方法

cuda 11.7.1

Nvidia公式が公開している手順に従ってインストール
developer.nvidia.com


Anaconda

昔にインストールしていた環境を利用。

pytorch

pytorch.org