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Chainer 最新版, CuPy 7.6 のインストール(Ubuntu 上)

Chainerは,Python ベースの,ディープラーニングのフレームワーク

CuPy は,numpy 相当の機能を持つ数値演算ライブラリで,動作には NVIDIA CUDA が必要

目次

  1. 前準備
  2. Cython のインストール
  3. CuPy 最新版のインストール
  4. Chainer 最新版のインストール

先人に感謝.

参考 Web ページ: https://docs.chainer.org/en/stable/install.html


前準備

OS のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは, 端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

pip と setuptools の更新,Python 開発環境(JupyterLab, spyder)のインストール(Ubuntu 上)

次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install python3-dev python3-pip python3-setuptools
sudo apt -yV install jupyter-qtconsole jupyter-notebook python3-jupyter-client python3-jupyter-console python3-spyder spyder3

git, cmake, wget, p7zip-full のインストール

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui wget p7zip-full

GNU コンパイラ・コレクション(C, C++, Fortran 処理系),make,ccache, qt5-make のインストール

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install build-essential gcc g++ gfortran make ccache qt5-qmake

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

GPU とは,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

ダウンロードページ

詳しくは,次のように別ページで説明している.インストール手順が分からなくなったり,不具合があったときは,次に書いている別ページの説明を確認すること.

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

CUDA とは,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

ダウンロードページ

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1指定されている. TensorFlow 1.15の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0指定されている. 指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA cuDNN のインストール

ダウンロードページ

次のページには,TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 7.6.そして,TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での,cuDNN のバージョンは7.4 が指定されている.

URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明


Cython のインストール

端末で,次のコマンドを実行.

sudo python3 -m pip install cython

CuPy 最新版のインストール

CuPy は,numpy 相当の機能を持つ数値演算ライブラリで,動作には NVIDIA CUDA が必要

  1. CuPy のソースコードのダウンロードとビルドとインストール

    端末で,次のコマンドを実行.

    終了までしばらく待つ.

    sudo CUDA_PATH="/usr/local/cuda" CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda/lib64" pip3 install cupy --no-cache-dir -vvvv
    

    [image]
  2. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていなければ OK.

    [image]
  3. cupy がインストールできたことの確認

    端末で,次のコマンドを実行.

    pip3 show cupy
    

    [image]

Chainer 最新版のインストール

  1. Chainer のソースコードのダウンロードとビルドとインストール

    端末で,次のコマンドを実行.

    終了までしばらく待つ.

    cd /tmp
    rm -rf chainer
    git clone https://github.com/chainer/chainer.git
    cd /tmp/chainer
    sudo CUDA_PATH="/usr/local/cuda" CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda/lib64" pip3 -v install .
    

    [image]
  2. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていなければ OK.

    [image]
  3. cupy がインストールできたことの確認

    端末で,次のコマンドを実行.

    pip3 show chainer
    

    [image]

CuPy の動作テストと numpy との速度比較(配列の掛け算による)

インストールできたかを確認したい.

Python プログラムを動かす.

※ Python プログラムを動かすために, Windows では,「python」コマンドを使う. Ubuntu では「python3」コマンドを使う.

開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt ConsolespyderPyCharmPyScripter など)も便利である.

  1. numpy での配列の掛け算
    import numpy as np
    N = 10000
    X = np.random.rand(N, N)
    Y = np.random.rand(N, N)
    import time
    start_time = time.time()
    Z = np.dot(X, Y)
    print(time.time() - start_time)
    exit()
    

    [image]
  2. cupy での配列の掛け算
    import numpy as np
    import cupy as cp
    N = 10000
    X = cp.asarray( np.random.rand(N, N) )
    Y = cp.asarray( np.random.rand(N, N) )
    import time
    start_time = time.time()
    Z = cp.dot(X, Y)
    print(time.time() - start_time)
    exit()
    

    [image]

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