소개

주위의 분들이 점점 PyTorch 좋아요~라고 말하면서 환승해 가는 가운데, Tensorflow가 공식으로 Tensorboard를 사용할 수 있도록 해준 것 자신도 슬슬 환승하려고 생각해 이 기사를 썼습니다.

대상자

공식

pip3 install torch===1.3.1 torchvision===0.4.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 

에서 소개는 할 수 있지만 어디 pipenv install hogehoge그래서 Python의 도입이나 CUDA의 도입은 특별히 쓰지 않기 때문에 거기를 기대되고 있는 분은 브라우저 백으로! !
CUDA라든지 말하고 있으므로 이번은 GPU에 주목해 줍니다. CPU 버전은하지 않습니다.

도입 환경

Windows 10 Pro for Workstations

Nvidia Driver Version : 430.86

CUDA : 10.0, V10.0.130

cudnn : 7.6.2

Pipenv 도입

Pipenv는 어떤 것이라고 생각하신 분은 이 근처 (1)을 볼 수 있으면 좋을까. 개인적인 해석에서는 Swift에서 사용되고 있다 CocoaPods(2)와 관리의 방법이 가깝다고 생각하고 있습니다.
이제 설치 전에 pip를 최신 버전으로 올려 둡니다.

pip install --upgrade pip

그리고 Pipenv 설치입니다.

pip install pipenv

이것으로 OK입니다. 간단합니다.

(1) Pipenv: 인간을 위한 Python 개발 작업
(2) CocoaPods

PyTorch 도입

자, 여기에서 문제가 있지만 Windows

pipenv install torch torchvision

그냥

'ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.3.1

이런 느낌의 에러가 되돌아 와 버리는 것이 잘 어떻습니까 ...

그래서

pipenv install [URL]

의 형태로 도입하겠습니다!

덧붙여서 Pip의 옵션으로 --find-links 가 있습니다만 Pipenv에 없음 그렇습니다(3)

(3) --find-links (or similar) in PipEnv #2231

URL 찾기

PyTorch 공식 사이트 (4)로 이동하면
이런 식으로 다운로드 할 수 있다고 생각합니다.
이번 주목할 것은

https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu101/torch_nightly.html

여기 부분입니다. 실제로 접근하면

PyTorch의 라이브러리가 많이 놓여 있기 때문에 이 중에서 선택해 갑니다.

일단이지만 원하는 것은 URL이므로 원하는 버전이 있으면 오른쪽 클릭하고 [링크의 주소 복사]라든지 받을 수 있으면 URL을 얻을 수 있을까.

그리고 오래된 버전을 원해! ! 그렇다면

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

여기 URL을 밟고 찾고 싶은 것이 더 행복해질 수 있습니다.

이번에 자신은

torch: "https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu101/torch-1.4.0.dev20191202-cp37-cp37m-win_amd64.whl"
torchvision: "https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu101/torchvision-0.5.0.dev20191203-cp37-cp37m-win_amd64.whl"

와서.

글쎄, 나머지는

pipenv install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu101/torch-1.4.0.dev20191202-cp37-cp37m-win_amd64.whl

pipenv install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu101/torchvision-0.5.0.dev20191203-cp37-cp37m-win_amd64.whl

그렇게하면 Pipenv가 최선을 다할 것입니다.

(4) PyTorch

도입 가능한지 확인

Pipenv는 할 수 있었다! ! ! 그렇지만 동작 확인도 하지 않으면군요!

pipenv run python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name())"

마법의 한 줄입니다 신경 쓰지 마십시오. (보통 다른 것으로 확인해 주셔도 OK입니다)
반환되는 값으로는

True
TITAN RTX [搭載されているGPUによって変わる]

라고 돌려 주면 여기에서 안심입니다.
그리고는 pipenv shell 로 하자 pipenv run

마지막으로

이번에는 Windows 10 + Pipenv에서 Pytorch (GPU)의 도입 방법에 대해 기사를 썼습니다.
솔직히 자신이 빠져 pip로 넣고 싶지 않은 일심으로 찾고 있었으므로 정확한지 어떨지는 모릅니다.
설정한 Pipfile은 GitHub 에 놓아 두므로, 대략 pipenv install 하고 움직여 보세요.

참조

(1) Pipenv: 인간을 위한 Python 개발 작업
(2) CocoaPods
(3) --find-links (or similar) in PipEnv #2231
(4) PyTorch