目次
インストール手順は以下の通りです：
- Anaconda3が正しくインストールされているか確認（システム環境変数の設定済みを前提）
- 新しい仮想環境の作成
- 仮想環境の有効化
- 自分のPCがサポートするCUDAバージョンの確認（重要なステップ）
- 公式サイトから対応バージョンのインストールコマンドを取得
- torchバージョンの確認（補足）
環境：
- Windows 11
- Anaconda3-2021.05（Python 3.8.8, conda 4.10.1）
- CUDA 12.4（元はCUDA 11.6でアップグレード済み）
インストールバージョン：
- PyTorch 1.13.0、GPU版（Python: 3.7.2以上、3.10以下）
インストール手順
1. Anaconda3が正しくインストールされているか確認
具体的なインストール手順は以下の記事を参照： Anaconda3のインストール方法 - CSDNブログ
Anaconda Promptで以下のコマンドを実行して確認します：
conda --version
2. 新しい仮想環境の作成
PythonとPyTorchのバージョン対応表は以下の通りです： バージョン対応表
| torch | torchvision | python |
|---|---|---|
| main / nightly | main / nightly | >=3.8, <=3.11 |
| 2.2 | 0.17 | >=3.8, <=3.11 |
| 2.1 | 0.16 | >=3.8, <=3.11 |
| 2.0 | 0.15 | >=3.8, <=3.11 |
| 1.13 | 0.14 | >=3.7.2, <=3.10 |
| 1.12 | 0.13 | >=3.7, <=3.10 |
| 1.11 | 0.12 | >=3.7, <=3.10 |
| 1.10 | 0.11 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.9 | 0.10 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.8 | 0.9 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.7 | 0.8 | >=3.6, <=3.9 |
| 1.6 | 0.7 | >=3.6, <=3.8 |
| 1.5 | 0.6 | >=3.5, <=3.8 |
| 1.4 | 0.5 | ==2.7, >=3.5, <=3.8 |
| 1.3 | 0.4.2 / 0.4.3 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
| 1.2 | 0.4.1 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
| 1.1 | 0.3 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
| <=1.0 | 0.2 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
（1）Anaconda Promptで以下のコマンドを実行して仮想環境を作成します：
conda create -n pytorch python=3.8
ここでpytorchは仮想環境名で、任意に変更可能です。この環境ではPython 3.8を使用します。
（2）既に仮想環境を作成した場合、以下のコマンドで確認できます：
conda env list
3. 仮想環境の有効化
新しく作成した仮想環境でPyTorchをインストールするため、以下のコマンドで有効化します：
conda activate pytorch
4. 自分のPCがサポートするCUDAバージョンの確認（重要なステップ）
PyTorchのGPU版インストールにはNVIDIA GPUが必要です。以下で確認します。
cmdプロンプトで以下のコマンドを実行（Win + R → cmdで起動）：
nvidia-smi
このコマンドで表示されるCUDAバージョンは、ドライバがサポートする最大バージョンです。
Driver Versionが396.26以上か確認し、不足している場合はドライバを更新してください（詳細は下記参照）。
（1）CUDAバージョンが古すぎる場合のドライバ更新手順：
- GPUモデルの確認：タスクマネージャー → パフォーマンス → GPU
- NVIDIA公式サイトからドライバをダウンロード：NVIDIAドライバダウンロード
- ドライバをインストール後、再度
nvidia-smiで確認
（2）CUDAとcuDNNの事前インストールは必要？ → 官方コマンドを使用すれば自動でcudatoolkitがインストールされるため不要です。
（3）nvcc -Vでエラーになる場合？
→ PyTorchインストールには影響ありません。
（4）nvidia-smiとnvcc -VでCUDAバージョンが異なる場合？
→ Runtime APIとDriver APIの違いによるものです。PyTorchインストール時はnvidia-smiで得たバージョン以下のCUDAを選択してください。
5. 公式サイトからインストールコマンドを取得
（ソース変更履歴がある場合、以下の手順でデフォルトソースに戻してください）
公式サイト：PyTorch
「Get Started」セクションで古いバージョン（1.13.0）を指定し、CUDA 11.7対応のコマンドを選択します。
以下のコマンドでインストール：
conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
インストールには時間がかかり、夜間が推奨されます。
インストール後、以下のコマンドで確認：
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
出力がTrueであれば成功です。
（1）ソース変更履歴がある場合、以下のコマンドでデフォルトソースに戻す：
conda config --remove-key channels
conda config --show channels
6. torchバージョンの確認（補足）
import torch
print(torch.__version__)