Pipを使用してPyTorchをインストールする方法
Min-jun Kim
Dev Intern · Leapcell

Key Takeaways
- PyTorchは、簡単なコマンドでpipを使用して簡単にインストールできます。
- システムとGPUのサポートに基づいて、正しいインストールコマンドを選択してください。
- 常にインストールを確認して、PyTorchが期待どおりに動作することを確認してください。
はじめに
PyTorchは、Meta AIによって開発され、PyTorch Foundationによって維持されている人気のあるオープンソースの深層学習フレームワークです。テンソル計算、動的ニューラルネットワーク、CUDAまたはROCmによるGPUアクセラレーションをサポートし、研究および産業で広く使用されています。
1. 前提条件
pip
を介してPyTorchをインストールする前に、以下があることを確認してください。
-
Python (バージョン3.9以降を推奨)
-
pipがインストールされ、最新の状態であること:
python -m pip install --upgrade pip
-
(オプション) GPUアクセラレーションが必要な場合は、CUDA対応のNVIDIA GPUまたはROCm対応のAMD GPU
2. 正しいpip install
コマンドの選択
公式の「Get Started」ページにアクセスして、OS、Pythonバージョン、およびコンピューティングプラットフォームを選択してください。以下は、セットアップに基づく一般的なインストールコマンドです。
A. CPUのみのインストール (GPUなし)
pip3 install torch torchvision torchaudio
これにより、最新の安定したCPUバージョンがインストールされます。GPUなしのシステムでは簡単で高速です。
B. CUDAサポートあり
cu118
を、お持ちのCUDAバージョン(たとえば、cu120
またはcu117
)に置き換えます。
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
--index-url
オプションは、PyTorchのCUDA対応バイナリリポジトリをpip
に指示します。
C. 以前のPyTorchバージョン (オプション)
特定の過去のバージョン (例: v2.6.0) が必要な場合:
pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
詳細については、「以前のバージョン」セクションを参照してください。
3. 一般的なインストールに関する問題
-
サポートされていないPythonバージョン PyTorchにはPython 3.9以降が必要です。3.10以降またはサポートされていないOSを使用すると、
No matching distribution found
が表示される場合があります。Pythonをダウングレードするか、Condaを介してインストールすると役立つ場合があります。 -
キャッシュ関連の問題 インストールが失敗する場合は、強制的に再インストールしてみてください:
pip install torch --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
これにより、破損または古くなったキャッシュされたパッケージに関連する問題を修正できます。
-
仮想環境の間違い
pip
を実行する前に、必ず仮想環境をアクティブ化してください。そうしないと、PyTorchがシステムPythonにインストールされる可能性があります。
4. インストールの確認
インストール後、すべてが機能することを確認します:
-
パッケージ情報の確認
pip3 show torch
-
Pythonを起動してテスト:
import torch x = torch.rand(5, 3) print(x) print(torch.cuda.is_available())
- ランダムなテンソルが出力されるはずです
- CUDAが正しく有効になっている場合、
torch.cuda.is_available()
はTrue
を返します
5. オプション: PyTorchのアンインストール
いつでもPyTorchを削除するには:
pip uninstall torch torchvision torchaudio
6. 概要表
シナリオ | コマンド |
---|---|
CPUのみ | pip3 install torch torchvision torchaudio |
CUDA GPU | pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cuXXX |
特定のバージョン | pip install torch==x.y.z torchvision==… --index-url … |
強制再インストール | --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir を追加 |
確認 | pip3 show torch 、次にPythonスクリプトでテスト |
アンインストール | pip uninstall torch torchvision torchaudio |
7. 結論
Pipを使用したPyTorchのインストールは簡単です:
- Python (3.9+) と pipがあることを確認します
- CPUまたはCUDAの正しい
pip install
コマンドを選択します - 環境をアクティブ化します
- 簡単なスクリプトを使用してインストールを確認します
PyTorchをセットアップしたら、モデルの構築、トレーニング、およびGPUアクセラレーションによる研究に没頭する準備ができました。 ハッピーコーディング!
FAQs
Pythonとシステムの要件に一致する公式コマンドでpipを使用します。
Pythonでtorchをインポートし、torch.cuda.is_available()で確認します。
pipのアップグレード、仮想環境の使用、または--no-cache-dirと正しいインデックスURLの追加を試してください。
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