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ぐるんぐるん

おもむくままに書いてます。

Windows10へのChainerインストール

経緯

PFIというかPFNというか…岡野原さんのご講演を聞く機会があった。 深層学習とかに詳しくない方向けの公園だったので、多少でも知識があった自分には不満足だったのだが。

同期に受けてきたぜ自慢をしたら、「で、やるの?」と聞かれてしまい、とりあえずChainerをインストールすることにした。 なぜ、TensorFlowではないのか。気分?

インストール手順

Windowsは非公式らしいです。 基本的には、下記に則ります。 qiita.com

anacondaのインストール

いろいろ入っているpythonである、anacondaのインストール

Download Anaconda now! | Continuum

Visual Studioのインストール

pythonのバージョンによって、いろいろ変わります。

どちらも、Communityでいいとのことなので、ありがたい。

なお、Python3.4の場合、以後使うpip installコマンドで、

set VS100COMNTOOLS=%VS120COMNTOOLS%

が必要となるほか、 PATHへ

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin

の追加が必要となります。

CUDA系統の準備

下記は、CPUで頑張る人は不要。

CUDA ToolKit

developer.nvidia.com

cuDNN

追加ライブラリっぽい。計算とメモリの高速化っぽいことができるらしい

developer.nvidia.com

登録が必要だけれど、すぐにダウンロード可能。ダウンロードしたzipを、ToolKitのフォルダにコピーする

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5

chainer

上記がうまくいったら、chainerをインストールしてみる。

pip install chainer

なお、心配な人はログ出力バージョンをお試しあれ。

pip install --no-cache-dir chainer -vvvv

インストールの確認

python上で下記をたたいてみる

import chainer
import cupy
import cupy.cudnn

動作確認

サンプルを動かす。これは公式通り。

https://github.com/pfnet/chainer/archive/v1.7.1.tar.gz

python chainer-1.7.1/examples/mnist/train_mnist.py

なお、上記はCPUでの実行。なので、GPU実行するときは、

python chainer-1.7.1/examples/mnist/train_mnist.py -- gpu 0

比較

GPUでやると超絶早いです。10倍はいかないけど、数倍は早い。

その他

  • なんで、Windowsなんだよ、とかいわない。
  • 今更Chainerとかいわない
  • もっとほかのことしろよ、とかいわない
  • さて、深層学習勉強しますか。。。
  • その前に、寝ますか。