WSL2上のPytorchでGPUが使えない

Question

### 発生している問題・エラーメッセージ
自前のGPUでPytorchを動かしてみたいと思い、[待ってました CUDA on WSL 2](https://qiita.com/ksasaki/items/ee864abd74f95fea1efa)に沿ってセットアップをしていったところ、GPUが認識されませんでした。

```bash
$ python3 -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
1.11.0+cu113 False
```

### 経緯

以下のように進めていきました。
1. [Windows 11の標準機能でLinuxを動かす、GUIアプリもサクサク](https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01937/020100001/) のサイトに沿ってUbuntuを入れました。
1. Windows11, Geforce GTX 1660 Ti, Studioドライバーを[NVIDIA公式](https://www.nvidia.co.jp/Download/driverResults.aspx/189620/jp)からWindows11にインストールしました。
1. [CUDA Toolkit 11.3](https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=deb_network)をUbuntuにインストールしました。コマンドは表示されたものに従いました。(インストール中になぜか11.7の文字がたくさんあり、本当に11.3をインストールしたのかわかりません)
1. `python3 -m venv`などを使って、仮想環境で[pytorch](https://pytorch.org/)をインストールしました。Stable, Linux, pip, python, cuda11.3を選択し、`pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113`を実行しました。

### 諸情報

* タスクマネージャーではGPUが認識されており、接続不良はないだろうと考えています。
* cuDNNというものをインストールする必要があるかもしれない、と分かりましたが、よく分からずインストールして環境を壊したくないのでまだインストールしていません。
* condaは使っていません。
* [このサイト](https://zenn.dev/ylabo0717/articles/48796b7f3470c7)に従ってcuda-11のパスを通しました。
* nvidia-smiは以下の通り

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
```

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

* Windows 11
* 12th Gen Intel(R) Core(TM) i5-12600KF   3.69 GHz
* Geforce GTX 1660 Ti 6GHz
* Python 3.10.5
* pip 22.0.4
* Pytorch '1.11.0+cu113'

Accepted Answer

### 解決方法
`$ nvcc -V`でcuda toolkitのバージョンを確認したところ、やはり11.7が認識されており、[CUDA Toolkit 11.3 Downloads](https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=deb_network)に従ったら11.3をインストールできないことが分かりました。
上記サイトの手順の最後として、`$ sudo apt-get -y install cuda`ではなく`$ sudo apt-get -y install cuda-11.3`とすることで11.3をインストールすることができました。

次に[Ubuntuでの CUDAのバージョンの切り替え方](https://www.nemotos.net/?p=2374)を参考に、update-alternativesコマンドをつかって11.7の優先度を11.3よりも下にしました。
`$ nvcc -V`では以下の通りに表示されました。

```bash
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Mon_May__3_19:15:13_PDT_2021
Cuda compilation tools, release 11.3, V11.3.109
Build cuda_11.3.r11.3/compiler.29920130_0
```

したがって以下のように表示され、GPUが使えるようになりました。

```bash
$ python3 -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
1.11.0+cu113 True
```

### 参考
* [nVIDIA CUDA Toolkit 10 のインストール](https://hirotaka-hachiya.hatenablog.com/entry/2020/12/14/174750)にて、`$ sudo apt-get -y install cuda`では最新のtoolkitがインストールされてしまうことを知りました。
* [nvidia-smiとnvccで表示されるCUDAバージョンが異なる件](https://zenn.dev/takeshita/articles/a02402e59d72a7)にて、`$ nvidia-smi`よりも`$ nvcc -V`で表示されるバージョンを確認しなければならないと分かりました。
* [Ubuntuでの CUDAのバージョンの切り替え方](https://www.nemotos.net/?p=2374)にて、異なるバージョンのCUDAを切り替えできることを知りました。

発生している問題・エラーメッセージ

経緯

諸情報

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

解決方法

参考

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