PyTorch + CUDA のインストールコマンド

”PyTorch + CUDA のインストールコマンド”とは、
ローカルCLI（Pythonスクリプト） で画像補完ツール（例：CodeFormerなど）を使う場合に必要な環境構築の一部で、
PyTorch（AIフレームワーク）を自分のPC環境に合った形でインストールするためのコマンドです。

 特に NVIDIA製GPUを使って高速に処理するためには CUDA対応版のPyTorch を選んで入れる必要があります。

PyTorch には「たくさんのバリエーション（種類）」があります。

その理由は、PCの環境（OS・GPUの有無・CUDAのバージョンなど）によって最適なものが異なるからです。

PyTorchの「種類」は何で分かれるのか？

大きく分けると、以下のポイントで種類が変わります 

どうしてこんなに細かいのか？

• PyTorchはGPUで爆速に動くのが強み
• でも、GPUの種類やドライバとの相性がある
• なので、「環境にピッタリのPyTorch」が必要になる

たとえば、

Windowsで
NVIDIAのGPUがあって
CUDA 11.8がインストールされている

という人と、

macOSで
GPUはない（CPUのみ）

という人では、インストールするPyTorchが全く異なるのです。

最適なPyTorchの選び方

 PyTorch公式サイトにある”ローカルから始める”のガイドがとても便利です。

こんな画面で選べます

• OS（Windows / Linux / macOS）
• Package（pip / conda）
• Language（Python / C++）
• Compute Platform（CUDAバージョン or CPU）

選ぶと、環境に合ったインストールコマンドが自動で表示されます。

  PyTorch公式Install Guideページ

画面の見方と操作手順

開くとこんな選択肢が並んでいます：

例：Windows + pip + CUDA 11.8の場合

選択はこのようになります：

• PyTorch Build: Stable
• Your OS: Windows
• Package: pip
• Language: Python
• Compute Platform: CUDA 11.8

すると、下にこのようなコマンドが表示されます：

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

このコマンドをコピーして、ターミナル（BashやPowerShell）に貼り付けて実行すれば完了です。

自分に合ったCUDAが分からない場合

調べる方法（Windowsの場合）

1. NVIDIA製のGPUがあるか確認：
   • スタートメニュー → 「デバイスマネージャ」 →「ディスプレイアダプタ」
2. CUDAのバージョン確認：
   • Win + R → cmd → 以下のコマンドを入力：

nvcc --version

もしくは、

nvidia-smi

→ ここに CUDA Version の記載があります。

🚫 現時点での制限

多くのAI画像生成ツール（Stable Diffusion、ComfyUI、InvokeAI、CodeFormerなど）は…   CUDA 11.8 や CUDA 12.1 に最適化されています。

  画像生成には「CUDA 11.8 or 12.1」が安定！

 CUDA 11.8 、 CUDA 12.1以外の場合の対応策については、こちらをClick！

方法①：CUDA Toolkitを ダウングレード（推奨）

• 【おすすめ】CUDA 11.8 を別途インストールして、それに対応したPyTorchを使う方法。
• 環境が安定しやすく、多くのツールが対応済み。

 CUDA 11.8 ダウンロード： NVIDIA CUDA 11.8 ダウンロードページ

方法②：CUDA 12.1 に対応するPyTorchをインストール

  CUDA 12.1 にも対応できるなら、こちらもOKです。
※「12.8」は現状（公式サイトには）表示されていないため、一部機能やツールとの互換性に注意が必要です。

PyTorch公式からインストールコマンドを選ぶ場合の設定（おすすめ）

項目	選択例
PyTorch Build	Stable
OS	環境に合わせて（例：Windows）
Package	pip
Language	Python
Compute Platform	CUDA 11.8（または CPU でもOK）

生成されたコマンドの例

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

注意：CUDAのバージョン ≠ GPUのドライバ

 CUDA Toolkitのバージョンをインストールしても、GPUのドライバはそれに合わせる必要はありません。
なので「CUDA 11.8を入れても12.8のドライバはそのままでOK」です。

方法③：WSL（Linux仮想環境）を使う ※Windowsユーザーの場合

Windows上でLinuxを“仮想環境”として動かせる機能”WSL（Windows Subsystem for Linux）は、「Windowsの中でLinuxが動く箱」を実際にLinuxをインストールせずに使うイメージです。

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WSLとは？

WSLは「WindowsでLinux専用ツールを動かすための橋渡し」です。

項目	内容
正式名	Windows Subsystem for Linux
対応OS	Windows 10（Ver.2004以降）、Windows 11
何ができる？	UbuntuなどのLinux環境をWindows内で使える
どう便利？	Linux用のコマンドやツールがそのまま使える（しかも高速）

WSLでできること（画像生成やAI用途向け）

• PythonやPyTorchをLinux環境で扱える
• UbuntuなどのLinuxディストリビューションをWindows上で起動できる
• 通常のLinuxコマンド（pip, apt, git, python など）が使える
• GPU（NVIDIA製）を持っていれば、WSL + CUDA対応で高速処理も可能（WSL2 + GPU対応ドライバ必須）
• Gitなどの開発ツールをLinux用に使える
• CUDA対応のモデルも動かせる（WSL2 + GPU対応ドライバが必要）
• コンテナ（Docker）で環境管理しやすい ←画像生成系では便利！

WSLのざっくり構成イメージ

┌─────────────────────┐
│     Windows 11       │
│  ┌─────────────┐   │
│  │   WSL2 (Ubuntu)  │ ← Linux環境（ここでAIモデル実行）  
│  └─────────────┘   │
│     ↕ ファイル共有可      │
└─────────────────────┘

WSLを使うメリット

• LinuxのAIツールがそのまま使える
• Windowsに環境を汚さず構築できる
• 複数のLinux環境を切り替え可能
• GPU対応もOK（NVIDIAの専用ドライバで）

WSLの注意点

• 最初に少しセットアップが必要（でも1回やればOK）
• WSL2（最新版）＋GPUドライバが必要（GPUを使うなら）
• Linuxコマンドに少し慣れると快適

WSL導入の流れ

1. PowerShellを管理者権限で開くwsl --install
2. 再起動 → Ubuntuなどを選択
3. Linuxの初期設定（ユーザー名など）
4. 必要なツールやAIライブラリをインストール（PyTorch、CUDAなど

ローカルCLIで使うための基本ステップ

1. Python 環境 をインストール（3.9〜3.10など）
2. CUDA対応のPyTorch をインストール（GPU使いたい場合）
3. git clone でツールを取得（Gitでコードをダウンロード）
4. pip install -r requirements.txt で依存ライブラリを一括インストール
5. コマンドラインで実行（例：python inference_codeformer.py ...）

PyTorch + CUDA のインストールコマンド（Windows or Linux）

PyTorch公式サイトで推奨されている形で、以下のようにインストールします

例：CUDA 11.8 + pip の場合（最もよく使われる構成）

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

※上記は pip で CUDA 11.8 対応版を入れるコマンドです。
PyTorch、Torchvision（画像用）、Torchaudio（音声用）を一緒にインストールします。ストールします。

CUDAバージョン別インストールコマンド（参考）

  確認方法

インストール後、Pythonで以下を実行すると正常に入ったか確認できます

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())  # TrueならGPUが使えています！

注意点

• PyTorchのバージョンとCUDAのバージョンは対応している必要があります
• CUDA Toolkit（NVIDIA公式）が別途インストールされている必要があります
• NVIDIAドライバも最新にしておきましょう

 PyTorch＋CUDAのインストールをせずにDockerを使用する方法はコチラ 

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