AnacondaでPyTorch(CPU版)環境を構築

プログラミング
深層学習用のライブラリの一つであるPyTorchが注目を集めているということで早速使ってみました。

今回はWindows10でのAnacondaからPyTorch(CPU版)の環境構築をやってみました。

PyTorchとは

PyTorchはfacebookやニューヨーク大学が開発しているPython向けの深層学習(ディープラーニング)ライブラリで2016年にリリースされました。
機械学習分野でよく活用されるライブラリである、TensorFlow, Keras, Chainerに比べて後発であるこのライブラリですが、最近はかなり人気が高いそうです。
使えるようにしておいて損は無いでしょう。

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前提条件

・Anaconda3インストール済

Anaconda Navigatorでの環境構築

①Anaconda Navigatorの起動
②一番左にある「Environments」をクリック。
③新しい仮想環境を作るために、「Create」をクリック。
④任意の名前を入力して、PythonはVer 3.6を選択し、「Create」をクリック。
⑤作成した仮想環境のターミナルを開いて(有効化して)おきます。
⑥PyTorchの公式サイトで設定を以下のようにします。
 ※今回はWindowsマシンでCPU版で動かすのでこのような設定にします。
⑦【Run this Command: 】に書かれている二つのインストール先をコピーして、⑤のターミナルでそれぞれpipインストールします。
⑧念のためちゃんとインストールされてか、下図のようになるか確認しておきましょう。

まとめ

AnacondaからPyTorchの環境設定は簡単でした。
これですぐに深層学習を使った開発が出来ますね。

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