PythonでCUDAに対応したPyTorchをセットアップする際にインストールするCUDAのバージョンについて備忘録的に投稿しておきます。
CUDAは最新版をインストール
PythonでGPUを利用したい場合に［Pytorch］ライブラリや［CUDA］のバージョンについて迷うことがあります。
細かなバージョンまで合わせる必要がある場合や、依存している他ライブラリのバージョンにまで影響がある場合があります。
例えば［Pytorch］に関連するライブラリをインストールする際には利用するCUDAのバージョンまで指定してインストールを行う必要がありました。
pip install torch==2.0.0+cu116 torchvision==0.15.1+cu116 torchaudio==2.1.0で、実際にインストールする［CUDA］のバージョンはどうすればいいのかという疑問。
私の場合、この記事を書いている時点でグラフィックカードに［RTX3060］を利用しています。
NVIDIAのサイトには対応しているバージョンを見つけられなかったので、WikipediaのCUDAを調べてみると［RTX3060］で利用してる［Ampere］コアの場合は［11.1 – 11.4］という結果になりました。
しかし、グラフィックカードの最新ドライバーをインストールするインストールしているCUDAのバージョンと差異がでてしまうのが気になります。
色々試してみた結果、CUDAの下位互換性を信じて最新版の［CUDA］をインストールするのが良という結論になりました。
［Pytorch］に関連するライブラリと依存ライブラリのバージョンには注意が必要ですが［CUDA］自体は、過去のバージョンに拘る必要はなく最新のバージョンでもCUDAを使ってGPUで処理を行うことができています。
まとめ
今回は短い記事ですが、PythonでCUDAに対応したPyTorchをセットアップする際にインストールするCUDAのバージョンについて書きました。
Pythonで［Pytorch］ライブラリを利用してGPUで処理を行う際の［CUDA］のバージョンについて疑問に思っている方の参考になれば幸いです。
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