Windows/wsl/gpu のバックアップ(No.3)

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Windows/wsl/gpu へ行く。
- 1 (2025-03-04 (火) 23:49:18)
- 2 (2025-03-05 (水) 01:32:05)
- 3 (2025-03-06 (木) 00:56:18)

Windows/wsl

Windows の WSL で GPU (GeForce) を使う。 †

https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/ai/directml/gpu-cuda-in-wsl

↑

Windows へのドライバインストール †

ドライバの確認 Power Shell で、次のコマンドを入力する。
```
nvidia-smi
```
エラーなく、対象のGPUが表示されればOK。表示されていない場合は、NVIDIAのページよりドライバをダウンロード＆インストールする。 ※メーカーPCの場合は、メーカーのページより適宜ダウンロード＆インストールする。

↑

WSL への cuda インストール †

下記 URL より、対象 OS 等選択すると、手順が表示される。

CUDA Toolkit Installer の手順に従ってインストールする。

※ Driver Installer の方は、インストールしないこと。

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

※ wget がない場合は、事前にインストールしておく。

Debian 系
```
sudo apt install wget
```
Red Hat 系
```
sudo yum install wget
```

↑

確認 †

途中、うまくいかない場合は、以下確認。 WSL 上で、下記実行し表示されれば認識はしている。

nvidia-smi

cuda のバージョン確認は、下記コマンドで可能

/usr/local/cuda/bin/nvcc -V

↑

上記までできれば、せっかくなので、PyTorch を入れる。 †

Python をインストール、設定する。 Linux/基本設定のページに記載あります。

※Python のバージョンは PyTorch が対応しているバージョン(2025年3月時点では、3.9 ～3.13) を利用ください。(他ツール等考慮すると、3.10.x が良いかと思います)

PyTorch をインストールする。

# venv 使う場合
python -m venv pytorch
. pytorch/bin/activate
# pytorch 関連インストール
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

★最新のコマンドは次の PyTorch のページで確認ください。

https://pytorch.org/

※Install PyTorch にて、自分の環境を選択して、Run this Command: に表示されるコマンドを実行すればOKです。

確認次のコマンドで、True が表示されれば OKです。
```
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
```

↑

scikit-learn †

ついでに、scikit-learn の環境構築

mkdir scikit-learn
cd scikit-learn
python -m venv venv
. venv/bin/activate
pip install numpy
pip install scikit-learn
pip install cupy-cuda12x

※ cupy-cuda12x は、nvidia-smi で表示される CUDA Version に合わせてください。(11.xx であれば、cupy-cuda11x となります)