WSLでデータサイエンティスト環境の構築(Pytorch + GPUでDocker無し)

1. [MSOfficial]WSLでCUDAのインストール[2021/2/25追記]

ネット上にいろんなドキュメントが散在しているけど、このドキュメントがもっともらしい。

1-1. Windowsのビルドバージョンが20150以上か確認。Windows updateでビルドバージョンが新しくならない人は、ISOイメージをここからダウンロードすること。Dev Channel.を選択するのを忘れずに。ダウンロードファイル名は、"Windows10_InsiderPreview_Client_x64_ja-jp_21286.iso"

1-2. WSL用のNVIDIAドライバの取得。こちらからダウンロード。ダウンロードファイル名は、"465.42_quadro_win10-dch_64bit_international.exe"

1-3. Windows updateでアップデート対象がないことを確認。Windows の更新時に他の Microsoft 製品の更新プログラムを受け取る」が有効になっていることを確認してください。これは、設定アプリのWindows Updateセクション内の詳細オプションにあります。

1-4. Windows storeからUbuntu18.04をインストール（20.04はAzure machine learningがサポートしていない)
カーネルバージョンが4.19.121以上を確認。
  $wsl cat /proc/version

1-5. WSLが外部を参照できるか確認。
例:$ping google.com
参照できない場合は、DNSの解決がおかしいので etc/resolv.confにnameserver 8.8.8.8を追加

1-6. CUDAのインストール(Officialはここだけど、こっちを参照すべき？
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
$ sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
$ sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/ /"
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install cuda

1-6. インストールしたCUDAのバージョンの確認
cat /usr/local/cuda/version.json

2. condaのセットアップ

ここからLinuxの最新版をインストール
$sudo chmod +x <download script>.sh
$./<download scrpit>.sh
$ source .bashrc

3. 仮想環境の作成

$conda create -n pytorchlightning
$conda activate pytorchlightning

4. pytorchのインストール
4-1. GPUの場合
$conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch
4=2. CPUの場合
$conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

4. pythonライブラリのインストール

$conda install -c conda-forge pytorch-lightning
$conda install notebook ipykernel
$ipython kernel install --user --name pytorchlightning --display-name "Python (pytorchlightning)"

5. Azure ML SDKのインストール 

$pip install azureml-defaults
$pip install azureml-flow

6. PytorchのGPUチェック

GPUチェック用のコードと結果

7. condaの環境とjupyterの環境の同期
$ pip install environment_kernels
$ jupyter notebook --generate-config
~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py　に以下の１行を追加
 c.EnvironmentKernelSpecManager.conda_env_dirs = [ '/anaconda/envs/' ]

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