2018-11-20 GPU環境の整備 env CUDAをubuntu16.04に入れる このサイトで環境を選択しています表示されるメソッドに続けてインストールしています。https: //developer.nvidia.com/cuda-downloads基本は手順通りですが、PytorchはCUDA9までしか対応しなかったので、バージョンをあわせておきます。 CUDAのアーキテクチャ部分の概念には以下のように書いてある。 アーキテクチャーは、プラットフォームのCPUタイプです。 x86_64は64ビットIntel x86(amd64とも呼ばれます)用です。 x86は、32ビットIntel x86アーキテクチャ(i386またはi686とも呼ばれます)用です。 armv7は32ビットARMv7アーキテクチャです。 aarch64は64ビットARMv8アーキテクチャ用です。 ppc64leは、IBM Power Little Endian Architecture用です。 対応するものは下記コマンドで調べる。 $ uname -a →x86_64だそう $nvcc -V→cudaのバージョン確認 CUDA Command よく使うものを抜粋します。 $nvidia-smi 稼働状況が見られる $watch -n 0.1 nvidia-smi Pytorch使用中にでたエラー Found GPU1 Geforce GTX770 which is of cuda capability 3.0.これに対して我々ができる状況はないです、あたらしいものを購入しましょう。 指定しているGPUと違うGPUが選択されて実行されてるっぽい場合、CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 test.py的な書き方がある(jupyter notebookへの環境変数の渡し方はenvカテゴリのjupyter notebookの項目を参照)