NetBSD/amd64-currentでPyTorchに入門してみる

この記事は、NetBSD Advant Calendar 2024の18日目の記事です。 大変遅くなりました。

はじめに

NetBSDでは、カーネルのDRM/KMSサポートが最新のGPUに対応していないため、私の使っているラップトップ(HP Envy 14 fa0000)では、GPUは利用できません。 ディスプレイに描画するのにも使えませんし、一般的な演算をするのに利用することもできません。 ですので、PyTorchをインストールしても、その計算は全てCPUで実施しなくてはいけません。 今回、PyTorch 2.6.0をpkgsrc/math/py-torchとしパッケージにして、基本的な演算はできるようになりました。 ???ただし、PythonがSIGFPでコアダンプして複雑な演算はできない場合があります。これについては、折を見て直したいと思います。

PyTorchのインストール

pkgsrc/math/py-torchとして用意してあります。2025年5月24日時点ではバージョンは2.5.1ですが、 近々2.7.0にアップデートする予定です。 インストールは、以下のように実行します。

# cd /usr/pkgsrc/math/py-torch
# make install

JupyterLabのインストール

PyTorchのチュートリアルは、Jupyter NoteBookで公開されています。 それを実行してみますので、今回はローカルでJupyterLabを利用してみます。 JupyterLabのインストールは、以下のように実行します。

# cd /usr/pkgsrc/www/py-jupyterlab
# make install

PyTorchチュートリアル(日本語翻訳版)をやってみる

PyTorchチュートリアル (日本語翻訳版)から、「[1] テンソル」の Drivenotebookを Google Driveからipynb形式でダウンロードしておきます。 今回はそのファイルを~/tmpディレクトリーに配置するとして、実行してみます。

$ cd ~/tmp
$ ls
0_1_tensorqs_tutorial_js.ipynb
$ jupyter-lab-3.13

こうすると、ウェブブラウザー(私の場合にはpkgsrc/www/firefox)でJupyterLabが開きます。 0_1_tensorqs_tutorial_js.ipynbを開いてみて、 10番目の式まで実行してみると、以下のようです、

まとめ

1_5_learning_pytorch_with_examples_jp.ipynbの実行だと、PythonインタプリターがSIGFPEで異常終了してしまいます。 おそらく、PyTprchパッケージの問題だと思います。 GPUが使えない以前に問題ですが、基礎的な部分の学習には使えるかもしれません。