Pythonの開発環境を作成する(Windows10版) 2020-07

Pythonの開発環境の作成(Windows10版)

  • Opencv, Matplotlib, Tensorflow, Pytorchなどが使えるようにする

前提条件

筆者の環境は以下のとおり。これに相当していれば多分いける。

  • NVIDIA製GPUボードが搭載されている(GeForce GTX 1060 6GB)
  • CUDA、cuDNNがインストールされていること(CUDA v10.1, duDNN v7.6.5)
  • Python3.6.8以降がインストールされていること(Python 3.6.8)
  • Visual Studio 2017以降がインストールされている(Visual Studio 2019)

Windows10環境でCUDAインストール

開発環境の作成

  1. Python仮想環境を作成して仮想環境に切り替える
ex.) python -m venv [virtual env name]
> python -m venv venv
> .\venv\Scripts\activate
  1. 仮想環境のpip, setuptoolsを最新にする
> python -m pip install --upgrade pip
> python -m pip install --upgrade setuptools
> python -m pip list
Package    Version
---------- -------
pip        20.1.1
setuptools 49.2.0
  1. requirements.txtからインストールする
> python -m pip install -r requirements.txt

ちなみに、現在の環境をrequirements.txtに出力する方法は、

> pip freeze>requirements.txt
  1. pytorch, torchvisionをインストールする
> pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

インストールモジュールのロードテスト

import argparse
import logging
import sys
import time
from pprint import pprint
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms


print(argparse.__version__)
print(logging.__version__)
print(cv2.__version__)
print(np.__version__)

print(tf.__version__)
print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
nd_arr = t.numpy()
pprint(nd_arr)

device = torch.device('cuda:0')
c = torch.ones([4], dtype=torch.float64, device=device)
print(c)

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
pprint(transform)

importエラーやDLLが見つからないなどのエラーが発生してないことを確認できればとりあえずOK

> python test.py