手持ちのDVDの動画をAIによって高画質化できたらいいなーと思い、
挑戦しましたが、敗れた記録です。いつの日か再挑戦したいです。
このマニュアルは、PyTorchをCUDA対応で使用するためのインストール・設定手順を説明します。特に、CUDA 12.xのサポートを待ちながら、現時点ではCUDA 11.xに関連する設定を行う方法を中心に説明します。
1. PyTorchとCUDAのバージョン確認
1.1 現在のCUDAバージョンの確認
まず、インストールされているCUDAのバージョンを確認します。これにより、PyTorchがどのCUDAバージョンに対応しているかを知ることができます。
コマンドプロンプトで以下を実行します：
nvidia-smi出力結果の中で、CUDA Versionが確認できます。例えば、CUDA 12.xが表示される場合、PyTorchは現在CUDA 12.xに正式には対応していない可能性があります。
1.2 PyTorchのバージョン確認
次に、インストールされているPyTorchのバージョンを確認します。PyTorchのバージョンによって、サポートされるCUDAバージョンが異なります。
以下のPythonコードを実行して、現在のPyTorchバージョンを確認します：
import torch
print(torch.__version__)2. PyTorchとCUDAの互換性
2.1 PyTorchのバージョンとCUDAの互換性
PyTorchはCUDAの異なるバージョンに対応するさまざまなバージョンがあります。現在、PyTorch 2.xはCUDA 11.xに対応しており、CUDA 12.xに関しては公式にサポートされていない可能性が高いです。したがって、PyTorch 2.xのCUDA 11.xバージョンが最適です。
2.2 公式インストール手順
PyTorchのインストールには、pipやcondaを使いますが、PyTorchがサポートするCUDAバージョンに応じてインストールすることが大切です。PyTorchのインストールには以下の手順をお試しください。
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PyTorch 1.xとCUDA 11.xのインストール（安定して動作します）
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PyTorch 2.xのインストール（CUDA 11.x対応）
例えば、CUDA 11.3に対応するPyTorch 1.10をインストールする場合、以下のようにコマンドを実行します：
pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cuda/11.3/torch_stable.htmlこれにより、PyTorchがCUDA 11.3に対応したバージョンでインストールされます。
3. CUDA 11.xと12.xの共存設定
3.1 CUDA 12.xがインストールされている場合
もし、CUDA 12.xがインストールされている場合、PyTorchやReal-ESRGANがうまく動作しないことがあります。CUDA 11.xとの互換性を確保するために、以下のように設定を行います。
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NVIDIAドライバのバージョンを確認します。通常、ドライバはCUDA 12.xをサポートしていますが、CUDA 11.x対応のドライバにダウングレードすることが推奨されます。
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例えば、CUDA 11.x対応ドライバに戻す場合、NVIDIAの公式ページからダウンロードし、インストールします。
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CUDAツールキットを11.xにインストールします。
3.2 CUDA 12.x対応のツールを使用する場合
CUDA 12.xを使いたい場合、PyTorchやReal-ESRGANが正式に対応するのを待つ必要があります。現状では、CUDA 12.xを使ったツールはまだ完全にサポートされていないため、動作しないことが予想されます。最新のツールを使う際は、各ツールがCUDA 12.xに対応するバージョンを提供するまで待つことになります。
4. GPUの動作確認
PyTorchをインストール後、GPUが認識されているかを確認します。
以下のPythonコードを使って確認します：
import torch
print(f"CUDA is available. Using device: {torch.cuda.get_device_name(0)}" if torch.cuda.is_available() else "CUDA is not available. Using CPU.")これにより、GPUが正しく認識されているか、CUDAが使用可能かがわかります。
5. トラブルシューティング
5.1 CUDAが認識されない場合
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ドライバの再インストール: ドライバが正しくインストールされていない場合、NVIDIAのドライバを再インストールします。インストール後、再起動を行ってください。
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PyTorchの再インストール: PyTorchが正しくインストールされていない場合、以下のコマンドで再インストールを試みます：
pip uninstall torch
pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cuda/11.3/torch_stable.html6. 結論
現在の状況では、CUDA 12.xに対応したPyTorchやReal-ESRGANは公式にサポートされていない可能性があります。PyTorch 2.xが正式にCUDA 12.xをサポートするまで、CUDA 11.xの使用が推奨されます。インストールが完了した後、GPUの動作確認を行い、問題が解決しない場合は、ドライバやCUDAのバージョンを再確認してください。
最終的に、PyTorchやReal-ESRGANがCUDA 12.xに対応するバージョンをリリースした場合は、そのタイミングで再度バージョンアップを行ってください。
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