「torch not compiled with cuda enabled」エラーの解決：PyTorchとCUDA設定の確認

「torch not compiled with cuda enabled」エラーの解決：PyTorchとCUDA設定の確認

PyTorchは、ディープラーニングの研究開発において非常に人気のあるフレームワークです。GPUを活用することで、計算負荷の高い処理を高速化し、より複雑なモデルの学習を可能にします。しかし、PyTorchでCUDAを利用しようとした際に、「torch not compiled with cuda enabled」というエラーに遭遇することがあります。このエラーは、PyTorchがCUDAに対応するようにコンパイルされていない、またはCUDAの環境設定に問題がある場合に発生します。本記事では、このエラーの原因を詳細に分析し、解決策を段階的に解説します。

1. エラーの根本原因の特定

「torch not compiled with cuda enabled」エラーは、PyTorchがGPUを利用できない場合に発生します。考えられる原因は多岐に渡りますが、大きく分けて以下の3つのカテゴリに分類できます。

• PyTorchのインストール: PyTorchのインストール時に、CUDA対応のバージョンが選択されていない、またはインストールが正しく完了していない。
• CUDAのインストールと設定: CUDA Toolkitが正しくインストールされていない、または環境変数が正しく設定されていない。
• ドライバーの問題: 適切なNVIDIAのドライバーがインストールされていない、またはドライバーのバージョンがCUDA Toolkitのバージョンと互換性がない。

これらの原因を特定するために、まずは以下の手順で確認を行いましょう。

1.1 PyTorchのCUDA対応状況の確認

まず、PyTorchがCUDAに対応しているかどうかを確認します。PythonインタプリタまたはJupyter Notebookを開き、以下のコードを実行します。

python
import torch
print(torch.cuda.is_available())

• 出力が True の場合: PyTorchはCUDAに対応しており、GPUを利用できる状態です。エラーが発生している場合は、他の原因を検討する必要があります。
• 出力が False の場合: PyTorchはCUDAに対応していません。この場合は、PyTorchの再インストール、CUDA Toolkitのインストールと設定、またはドライバーの確認が必要になります。

さらに、以下のコードを実行して、CUDAのバージョンを確認します。

python
print(torch.version.cuda)

このコードは、PyTorchが認識しているCUDAのバージョンを出力します。このバージョンは、実際にインストールされているCUDA Toolkitのバージョンと一致している必要があります。

1.2 CUDA Toolkitのインストール状況の確認

CUDA Toolkitが正しくインストールされているかどうかを確認します。CUDA Toolkitは、NVIDIAの公式サイトからダウンロードできます。

• CUDA Toolkitのパスの確認: CUDA Toolkitがインストールされているディレクトリを確認します。通常は、C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v<version> (Windows) または /usr/local/cuda (Linux) にインストールされています。 <version> はCUDAのバージョン番号です。
• 環境変数の確認: 以下の環境変数が正しく設定されているか確認します。
  • CUDA_HOME: CUDA Toolkitのインストールディレクトリ (例: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8)
  • PATH: CUDA Toolkitのbinディレクトリ (例: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin) および libnvvpディレクトリ (例: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp) が含まれているか。
  • LD_LIBRARY_PATH (Linuxの場合): CUDA Toolkitのlib64ディレクトリ (例: /usr/local/cuda/lib64) が含まれているか。

これらの環境変数が設定されていない場合、または設定が誤っている場合は、修正する必要があります。環境変数の設定方法は、オペレーティングシステムによって異なります。

1.3 NVIDIAドライバーの確認

適切なNVIDIAのドライバーがインストールされているか、またドライバーのバージョンがCUDA Toolkitのバージョンと互換性があるかを確認します。

• ドライバーのバージョンの確認: NVIDIA Control Panel (Windows) または nvidia-smiコマンド (Linux) を使用して、インストールされているドライバーのバージョンを確認します。
• CUDA Toolkitとの互換性: NVIDIAの公式サイトで、CUDA Toolkitのバージョンと互換性のあるドライバーのバージョンを確認します。互換性のないドライバーを使用している場合は、ドライバーをアップデートまたはダウングレードする必要があります。

2. 解決策：段階的な手順

エラーの原因を特定したら、以下の解決策を試してください。

2.1 PyTorchの再インストール

PyTorchのインストール時に、CUDA対応のバージョンが選択されていなかった場合、またはインストールが正しく完了していなかった場合は、PyTorchを再インストールする必要があります。

2.1.1 既存のPyTorchのアンインストール

まず、既存のPyTorchをアンインストールします。以下のコマンドを実行します。

bash
pip uninstall torch torchvision torchaudio

2.1.2 CUDA Toolkitと互換性のあるPyTorchのインストール

次に、CUDA Toolkitのバージョンと互換性のあるPyTorchをインストールします。PyTorchの公式サイト (https://pytorch.org/) にアクセスし、CUDA Toolkitのバージョンを選択して、インストールコマンドを生成します。例えば、CUDA 11.8を使用している場合は、以下のコマンドを実行します。

bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

2.2 CUDA Toolkitのインストールと設定

CUDA Toolkitが正しくインストールされていない、または環境変数が正しく設定されていない場合は、CUDA Toolkitをインストールまたは再インストールし、環境変数を設定する必要があります。

2.2.1 CUDA Toolkitのダウンロードとインストール

NVIDIAの公式サイト (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) から、CUDA Toolkitをダウンロードします。ダウンロードするCUDA Toolkitのバージョンは、PyTorchがサポートしているバージョンと互換性がある必要があります。

ダウンロードしたインストーラを実行し、画面の指示に従ってCUDA Toolkitをインストールします。インストール時に、デフォルトのインストールディレクトリ (Windows: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v<version>, Linux: /usr/local/cuda) を使用することをお勧めします。

2.2.2 環境変数の設定

CUDA Toolkitをインストールしたら、環境変数を設定する必要があります。

• Windowsの場合:

  1. 「システム環境変数の編集」を開きます。
  2. 「環境変数」ボタンをクリックします。
  3. 「システム環境変数」セクションで、「新規」ボタンをクリックします。
  4. 変数名に CUDA_HOME を入力し、変数値にCUDA Toolkitのインストールディレクトリ (例: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8) を入力します。
  5. 「システム環境変数」セクションで、「Path」変数を選択し、「編集」ボタンをクリックします。
  6. 「新規」ボタンをクリックし、CUDA Toolkitのbinディレクトリ (例: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin) を入力します。
  7. 「新規」ボタンをクリックし、CUDA Toolkitのlibnvvpディレクトリ (例: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp) を入力します。
  8. すべてのウィンドウを「OK」をクリックして閉じます。

• Linuxの場合:

  1. ターミナルを開きます。
  2. ~/.bashrc または ~/.zshrc ファイルをテキストエディタで開きます。
  3. 以下の行を追加します。

  bash
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

  1. ファイルを保存して閉じます。
  2. 以下のコマンドを実行して、環境変数を適用します。

  bash
source ~/.bashrc # または source ~/.zshrc

2.3 NVIDIAドライバーのアップデートまたはダウングレード

適切なNVIDIAのドライバーがインストールされていない、またはドライバーのバージョンがCUDA Toolkitのバージョンと互換性がない場合は、ドライバーをアップデートまたはダウングレードする必要があります。

2.3.1 最新のドライバーのインストール

NVIDIAの公式サイト (https://www.nvidia.com/Download/index.aspx) から、最新のドライバーをダウンロードします。ダウンロードするドライバーは、使用しているGPUとオペレーティングシステムに対応している必要があります。

ダウンロードしたインストーラを実行し、画面の指示に従ってドライバーをインストールします。

2.3.2 古いドライバーのインストール

最新のドライバーがCUDA Toolkitと互換性がない場合は、古いドライバーをインストールする必要があります。NVIDIAの公式サイトで、CUDA Toolkitのバージョンと互換性のあるドライバーのバージョンを確認し、そのドライバーをダウンロードしてインストールします。

古いドライバーをインストールする前に、現在のドライバーをアンインストールすることをお勧めします。

2.4 その他の解決策

上記の手順を試してもエラーが解決しない場合は、以下の解決策を試してください。

• 仮想環境の利用: Anacondaなどの仮想環境を使用して、PyTorchとCUDAの環境を隔離します。
• PyTorchのバージョンを変更: 異なるバージョンのPyTorchを試してみます。
• OSの再インストール: 最終手段として、OSを再インストールすることを検討します。

3. まとめ

「torch not compiled with cuda enabled」エラーは、PyTorchがCUDAに対応するようにコンパイルされていない、またはCUDAの環境設定に問題がある場合に発生します。本記事では、このエラーの原因を詳細に分析し、解決策を段階的に解説しました。

• PyTorchのCUDA対応状況の確認: torch.cuda.is_available() および torch.version.cuda を使用して、PyTorchがCUDAに対応しているかどうか、およびCUDAのバージョンを確認します。
• CUDA Toolkitのインストール状況の確認: CUDA Toolkitが正しくインストールされているか、また環境変数が正しく設定されているかを確認します。
• NVIDIAドライバーの確認: 適切なNVIDIAのドライバーがインストールされているか、またドライバーのバージョンがCUDA Toolkitのバージョンと互換性があるかを確認します。

これらの確認を行い、必要に応じてPyTorchの再インストール、CUDA Toolkitのインストールと設定、またはドライバーのアップデート/ダウングレードを行うことで、エラーを解決できる可能性が高まります。

4. トラブルシューティング

上記の手順に従っても問題が解決しない場合は、以下の点を確認してください。

• GPUの認識: OSがGPUを正しく認識しているか確認します。デバイスマネージャー (Windows) または lspci | grep VGA コマンド (Linux) で確認できます。
• BIOS設定: BIOS設定でGPUが有効になっているか確認します。
• 電源: GPUに十分な電力が供給されているか確認します。
• 他のライブラリとの競合: 他のライブラリがCUDAと競合していないか確認します。特に、異なるバージョンのCUDAを使用するライブラリがインストールされている場合は、競合が発生する可能性があります。

5. 最後に

「torch not compiled with cuda enabled」エラーは、多くの原因が考えられるため、解決が難しい場合があります。本記事で紹介した手順を一つずつ試していくことで、エラーの原因を特定し、解決することができます。もし解決できない場合は、PyTorchのコミュニティやNVIDIAのフォーラムなどで質問することも有効です。

ディープラーニングの研究開発において、GPUの活用は不可欠です。この記事が、PyTorchとCUDAを正しく設定し、GPUを活用した高速な計算を実現するための一助となれば幸いです。

6. 付録：具体的なエラーメッセージと対処法

以下に、よく見られるエラーメッセージとその対処法を示します。

• 「RuntimeError: CUDA error: invalid device function」: ドライバーのバージョンがCUDA Toolkitのバージョンと互換性がない場合に発生します。ドライバーをアップデートまたはダウングレードしてください。
• 「RuntimeError: CUDA error: out of memory」: GPUのメモリが不足している場合に発生します。バッチサイズを小さくする、モデルのサイズを小さくする、またはより多くのメモリを搭載したGPUを使用してください。
• 「OSError: libcudart.so.X.X: cannot open shared object file: No such file or directory」: CUDA Toolkitのライブラリが見つからない場合に発生します。LD_LIBRARY_PATH 環境変数が正しく設定されているか確認してください。
• 「RuntimeError: CUDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR」: CUDNN (CUDA Deep Neural Network library) に問題が発生した場合に発生します。CUDNNのバージョンをアップデートするか、ダウングレードしてください。

これらのエラーメッセージに基づいて、具体的な対処法を試すことで、より迅速に問題を解決できる可能性があります。

この記事が、読者の皆様のPyTorchとCUDAの環境設定の一助となり、より効率的なディープラーニングの研究開発に貢献できることを願っています。