PyTorch + YOLOv8 まとめ

前回からの続き。PyTorch 色々いじってみたが、結局 Ubuntu 22.04.4 + CUDA 12.4 + pip の組み合わせのみ成功となった。以下は悪戦苦闘の記録です。

M3 Mac

pip で簡単インストール可能。PyTorch は MPS 指定しても動くようだが、YOLOv8 でトレーニングしようとすると counts.max() == -1 という謎エラーで落ちる。

M1 Mac

pip で簡単インストール可能。PyTorch は MPS 指定しても動くが、YOLOv8 でトレーニングしようとすると F.conv2d() 呼び出しで落ちる。

Windows WSL2 + CUDA

CUDA 12.1 にダウングレードし、pip で CUDA 版 PyTorch をインストールするも、Segmentation Fault で落ちた。でもよく見ると LD_LIBRARY_PATH に以前の torch パスが残っていたためだったので、これを消して再実行。F.conv2d() 呼び出しで落ちる。

Ubuntu 22.04.4 + CUDA

唯一上手く言った組み合わせ。CUDA は 12.4 をインストールしているが、PyTorch のホームページでの推奨とは異なり、pip インストールで丸く収まった。YOLOv8 のトレーニング機能も動作する。

ソースからコンパイルするとそもそも Python のクラスや函数が見えなくなるらしく、「そんな関数は_C共有ライブラリに定義されていません」と言う意味のエラーを吐いて止まってしまう。

ちなみに pip で提供されている PyTorch バイナリは Anaconda で作成している節がある。