WSL で DirectML で PyTorch を有効にする

DirectML を使用した PyTorch を使用すると、Linux 用 Windows サブシステム (WSL) の DirectX 12 対応 GPU でのトレーニングと推論が可能になります。 DirectML での PyTorch はパブリック プレビュー段階であり、WSL 2 で動作します。

Windowsのバージョンを確認する

WSL 2 のtorch-directml パッケージには、ビルド 22000 以降のWindows 11が必要です。 Windowsのバージョンとビルド番号を確認するには、ロゴ キー Windows + R を選択し、「winver」と入力して、[OK] を選択します。

WSL 2 のインストール

WSL 2 で既定の Linux ディストリビューションをインストールするには、管理者モードで PowerShell またはコマンド プロンプトWindows開き、次のコマンドを実行します。

wsl --install

メッセージが表示されたら、コンピューターを再起動します。 ディストリビューションの選択とその他のインストール オプションについては、WSL を使用した Windows での Linux のインストールに関する記事を参照してください。

GPU ドライバーの更新プログラムを確認する

Windows Updateまたはハードウェアの製造元の Web サイトから、GPU で使用できる最新のWindows ドライバーをインストールします。 Windows ドライバーは WSL で GPU アクセラレーションを有効にします。別の Linux ディスプレイ ドライバーをインストールする必要はありません。

Pythonを設定する

WSL ディストリビューションにPython環境をインストールします。 たとえば、次のコマンドを実行して Miniconda をインストールします。

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

次に、 pytorch-directmlという名前の環境を作成してアクティブ化します。

conda create --name pytorch-directml python=3.10
conda activate pytorch-directml

DirectML を使用して PyTorch をインストールする

torch-directml パッケージのインストール:

pip install torch-directml

インストールを確認する

Pythonを開始し、次のコードを実行して、DirectML デバイスに 2 つのテンソルを追加します。

import torch
import torch_directml

dml = torch_directml.device()
tensor1 = torch.tensor([1]).to(dml)
tensor2 = torch.tensor([2]).to(dml)
dml_algebra = tensor1 + tensor2
print(dml_algebra.item())

予想される出力:

3

サンプルとフィードバック

例については、 DirectML PyTorch のサンプル を参照してください。 パッケージの問題を報告したり、機能を要求したりするには、 DirectML イシュー トラッカーを使用します。

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