[自作日記20] SW編: コードをGPUで動かす

早速、GPUで Pythonコードを動かしてみましょう

4.3 Jupyter Notebook で GPUを活用したPytorchコードを記述する

STEP1 端末（ターミナル）を開いて、PyTorchプロジェクト用のディレクトリを作る

以下のコマンドを入力します

mkdir pytorch_pj
cd pytorch_pj

STEP2 Jupyter Notebook の起動

ディレクトリに移動したら

jupyter notebook

でJupyter Notebook(ジュピターノートブック)を起動します

Jupyter Notebook はPythonのコード作成と実行、実行結果表示、自由コメント（Markdown）編集の3つの機能をそなえたツールで、気軽に利用できるので、Jupyter Notebook上で試してみましょう

Jupyter Notebook が起動しました

右上の 新規 をクリックして Python3 を選択します

STEP3 コードを記述

以下のコードを起動した 新しい Notebook に記述します

from __future__ import print_function
import torch

if torch.cuda.is_available(): # CUDAが有効なら TRUE
    device = torch.device("cuda")          # CUDA(クーダ)デバイスを取得
    x = torch.empty(5, 3)                  # CPU上にテンソルを作る
    y = torch.ones_like(x, device=device)  # GPU上に直接テンソルを作る
    print(y)
    x = x.to(device)                       # CPU上に作ったテンソルをCUDAデバイスに転送 
    print(x)
    print("CUDA version:"+torch.version.cuda) #PyTorchが使っているCUDA toolkitバージョンを表示する

RUN をクリックします

無事、CUDA をつかって GPU　で実行できたことが結果から確認できます

これで、セットアップはすべて終了です！

これで GPUを活用した AI 開発 の準備が完了しました！

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