最終更新日：2022年8月24日
CUDA toolkitのインストール
今回はCUDA toolkit 11.4をインストールします。CUDA toolkit 11.4で「torch==1.11.0+cu113」が問題なく動きます。まずはNVIDA公式の通りにやりましたがエラーがでました。wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-4-local_11.4.0-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-4-local_11.4.0-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-4-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda
エラー内容
The following packages have unmet dependencies: libcufile-11-4 : Depends: liburcu6 but it is not installable E: Unable to correct problems, you have held broken packages.
解決方法
こちらから「liburcu6_0.12.2-1_amd64.deb」をダウンロードしてインストールしました。sudo dpkg -i liburcu6_0.12.2-1_amd64.deb
その後はNVIDA公式の通りにするとCUDAのインストールが完了します。
hoge@meshify:~$ nvidia-smi Sat Apr 23 21:46:44 2022 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 510.52 Driver Version: 511.79 CUDA Version: 11.6 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 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 | | 30% 33C P8 8W / 180W | 775MiB / 8192MiB | 2% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | 0 N/A N/A 272 G /Xwayland N/A | +-----------------------------------------------------------------------------+
PyTorchを動かす
自分が過去に行った物体検出モデルの学習を行ってみました。touch-sp.hatenablog.com
何の問題もなく動作しました。
PyTorchを動かすためにcuDNNが必要と書かれたものも散見しますが現在は必要ないと思います。
cuDNNはPyTorchについてくるようです。
cuDNNはインストールしていませんが以下の結果が得られます。
>>> import torch >>> torch.backends.cudnn.is_available() True >>> torch.backends.cudnn.version() 8200
動作環境
使用したPCはこちら。Ubuntu 22.04 LTS on WSL2 (Windows 11)
WSL バージョン: 0.58.3.0 カーネル バージョン: 5.10.102.1 WSLg バージョン: 1.0.33 MSRDC バージョン: 1.2.2924 Direct3D バージョン: 1.601.0 Windows バージョン: 10.0.22000.613
Python 3.10.4
