Anaconda仮想環境下でのCUDA環境の構築 [Python, Windows11]

1. 環境変数 Path に 「C:\Users\<ユーザー名>\Anaconda3\Library\bin」 追加しておく
2. python の実行で文字コード関連のエラーが出いたら C:\Users\<ユーザー名>\.python_history を削除してみる

Anaconda 仮想環境の構築

# 仮想環境の python バージョンは base と同じにした方がトラブル少ない
conda create -n cudaenv python=3.7.3 -y
conda activate cudaenv
conda info -e

# 仮想環境削除するとき
# conda remove -n cudaenv --all

# numpyが起動できるか確認する
python
>>> import numpy

numpyの実行でエラーが出たら次に進んでも意味ないので、何とかする
この場合python バージョンをbase と同じにしたらエラーでなくなった

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\hoge\Anaconda3\Lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 140, in <module>
    from . import _distributor_init
  File "C:\Users\hoge\Anaconda3\Lib\site-packages\numpy\_distributor_init.py", line 34, in <module>
    from . import _mklinit
ImportError: cannot import name '_mklinit'

cudatoolkit, pytorch のインストール

# pytorch が 1.6GB あるので時間かかる
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge -y

# Pytorch テスト
python
Python 3.7.3 (default, Apr 24 2019, 15:29:51) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy
>>> from __future__ import print_function
>>> import torch
>>> x = torch.rand(5, 3)
>>> print(x)
tensor([[0.7623, 0.3126, 0.9493],
        [0.9150, 0.8310, 0.0682],
        [0.1536, 0.3896, 0.1164],
        [0.3110, 0.4086, 0.0440],
        [0.8511, 0.1113, 0.4578]])
>>> print('CUDA:', torch.cuda.is_available())
CUDA: True
>>> print(torch.cuda.device_count())
1
>>> print(torch.cuda.get_device_name())
GeForce GTX 1650
>>> print(torch.cuda.get_device_capability())
(7, 5)

jupyter notebook インストール

conda install jupyter

# カレントディレクトリを移動してから jupyter を起動する
G:
cd \マイドライブ\Gwork
jupyter notebook