PyTorch環境の作成方法:transformerやpandasを含めた必須moduleのインストール手順

PyTorch環境の作成方法:transformerやpandasを含めた必須moduleのインストール手順

PyTorchは、深層学習のためのPythonライブラリです。最近、このライブラリは、研究者やエンジニアによって幅広く使用されており、機械学習の分野で重要な役割を果たしています。本記事では、Anacondaを使用してPyTorch環境を構築する方法を説明します。また、transformerやpandasなど、必須と考えられるmoduleのインストール手順も紹介します。

1. PyTorch環境構築手順

Anacondaをインストールすることで、簡単にPython環境を構築することができます。Anacondaを使用することで、必要なPythonライブラリやツールがすべて一括でインストールされます。

1. Anacondaインストール

以下の手順でAnacondaをインストールします。

  1. Anacondaの公式サイト(https://www.anaconda.com/products/individual)から、自分のOSに合ったバージョンをダウンロードしてインストールします。
  2. インストールが完了したら、ターミナルを開きます。
  3. PyTorchのインストール

2. PyTorchインストール

次に、PyTorchをインストールします。PyTorchは、condaを使用してインストールすることができます。

以下の手順でPyTorchをインストールします。

  1. ターミナルを開きます。
  2. 次のコマンドを実行して、condaのバージョンを確認します。
conda --version
  1. 次のコマンドを実行して、condaの環境をアップデートします。
conda update conda
  1. 次のコマンドを実行して、PyTorchをインストールするためのconda環境を作成します。
conda create --name pytorch python=3.8
  1. 次のコマンドを実行して、作成したconda環境をアクティベートします。
conda activate pytorch
  1. 次のコマンドを実行して、PyTorchをインストールします。
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

このコマンドを実行することで、CPU版のPyTorchがインストールされます。GPU版を使用する場合は、別途CUDAをインストールする必要があります。

3. 必須moduleのインストール

最後に、transformerやpandasなどの必須と考えられるmoduleをインストールします。ここでは、requirements.txtファイルを使用して、必要なmoduleをインストールします。

1. requirements.txtファイルの作成

まず、必要なmoduleをrequirements.txtファイルに記載します。以下は、transformersとpandasを含む例です。必要に応じて、他のmoduleを追加してください。

transformers==4.11.3
pandas==1.3.3

2. moduleのインストール

次に、以下のコマンドを使用して、requirements.txtファイルに記載されたmoduleをインストールします。

pip install -r requirements.txt

このコマンドを実行することで、指定されたバージョンのmoduleがインストールされます。

2. 確認作業

最後に、環境構築が正常に行われたかどうかを確認します。以下の手順に従って、Pythonスクリプトを実行してください。

  1. ターミナルを開きます。
  2. 以下のコマンドを実行して、作成したconda環境をアクティベートします。
conda activate pytorch
  1. 以下のコマンドを使用して、Pythonを起動します。
python
  1. 以下のコマンドを実行して、transformersとpandasがインストールされていることを確認します。
import transformers
import pandas

print(transformers.__version__)
print(pandas.__version__)

出力されるバージョン番号が、requirements.txtに指定したバージョンと一致することを確認してください。

3. 仮想環境のカーネルをJupyterに追加

PyTorch環境を構築した後、Jupyter Notebookで使用できるように、仮想環境のカーネルをJupyterに追加する方法を説明します。以下の手順に従って、カーネルを追加します。

1. ipykernelをインストールする

Jupyterに仮想環境のカーネルを追加するには、まずipykernelをインストールする必要があります。以下のコマンドを実行して、ipykernelをインストールしてください。

pip install ipykernel

2. カーネルを追加する

次に、以下のコマンドを使用して、仮想環境のカーネルをJupyterに追加します。

python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "PyTorch"

–nameオプションには、仮想環境の名前を指定してください。上記の例では、仮想環境の名前が”pytorch”であると仮定しています。–display-nameオプションには、Jupyterノートブック上に表示されるカーネルの名前を指定してください。上記の例では、”PyTorch”という名前を指定しています。

3. カーネルが追加されたことを確認する

以下のコマンドを使用して、先ほど作成したカーネルが追加されていることを確認します。

jupyter kernelspec list

4. Jupyter Notebookを起動する

最後に、Jupyter Notebookを起動し、新しいノートブックを作成します。新しいノートブックを作成するときに、”Kernel”メニューをクリックし、”Change Kernel”を選択します。そして、先ほど追加した”PyTorch”カーネルを選択します。

これで、Jupyter NotebookでPyTorch環境が使用できるようになりました。新しいノートブックを作成するときに、”PyTorch”カーネルを選択することで、仮想環境でインストールされたPyTorchライブラリを使用することができます。

4. conda環境の削除

最後に、不要になったconda環境の削除方法について記載します。

1. カーネルを削除する

まず、不要になったJupyter notebook / labで表示されるカーネルを削除します。

# Delete karnel
jupyter kernelspec uninstall pytorch

2. Anacondaの仮想環境を削除する

不要になったAnacondaの仮想環境を削除します。オプションなどの詳細は、公式documentをご参照ください。

# Delete conda env
conda remove -n pytorch --all

3. Anacondaの仮想環境を削除する (名前がない場合)

Anacondaの仮想環境で名前がない場合は、-p (パス)を指定して削除します。

# e.g.
conda remove -p /Users/xxx/.pyenv/versions/anaconda3-2.1.0

5. まとめ

今回は、PyTorch環境の作成方法:transformerやpandasを含めた必須moduleのインストール手順について記載しました。Anacondaを使用して、PyTorchと必要なmoduleを一括でインストールすることができます。

また、PyTorch環境をJupyter Notebookで使用するためのカーネルを追加する手順に従うことで、Jupyter Notebook上でPyTorchを使用することができます。仮想環境を使用することで、複数のプロジェクトを独立して管理し、必要なライブラリをインストールすることができます。さらに、Jupyter Notebook上でカーネルを切り替えることで、複数の仮想環境を切り替えて使用することもできます。

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