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Chainer 6.0(GPU 対応可能)のインストール(Windows 上)

Windows での,Chainer のインストール手順をスクリーンショット等で説明する.GPU で動作させる手順も説明する.

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. 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. NVIDIA 社のグラフィックスボードが持つ GPU の機能を使うとき,CUDA を利用することができる.

【このページの目次】

Chainer の利用条件などは、利用者が確認すること。

先人に感謝

Chainer の Web ページ: http://chainer.org

GitHub の pfnet/chainer の Webページ: https://github.com/pfnet/chainer


前準備

Python のインストール,pip と setuptools の更新,Python 開発環境のインストール(Windows 上)

  1. Python のインストール

    Python の URL: http://www.python.org/

    インストール手順の詳細は: 別ページで説明している.

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

    コマンドプロンプトを管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext spyder
    

Git のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/


Chainer および前提パッケージのインストール

https://chainer.org/ の記述に従い, Chainer をインストールする.

  1. Windows で、コマンドプロンプトを実行
  2. Chainerのインストール

    終了までしばらく待つ。

    ※ 「py -m pip install ...」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド.

    python -m pip install -U chainer
    

    [image]
  3. Chainer のバージョン確認
    pip show chainer
    

    [image]
  4. 動作確認のため example プログラムを使いたいので、chainer のソースコード類一式のダウンロード

    ※ git を使いたいので、 Git のインストールが終わっていること.

    参考 Web ページ: https://github.com/chainer/chainer

    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q chainer
    del pax_global_header
    git clone https://github.com/chainer/chainer.git
    

    [image]
  5. MNIST データセットで学習してみる

    https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる.

    GPU 無しで動作させ、Chainer のインストールを確認する

    「-g -1」は 「GPU を使わない」と明示的に指定するもの

    cd c:\pytools
    python chainer/examples/mnist/train_mnist.py -g -1
    

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。

    [image]

    乱数を使うので毎回違う結果が表示される

    エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする


Chainer を GPU で動作させてみる

※ Chainer を GPU で動かすには・ CUDA Compute Capability 3.0 は以上に適合するグラフィックスボード、NVIDIA グラフィックスボードのドライバのインストールが必要である.

  1. 前準備

    (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.

    インストールの要点:

    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 10.0 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

  2. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを開く.

    ※ 起動は,Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」(あるいは類似名のもの)を選ぶ

    ※ 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」がないときは, Visual C++ ビルドツールのインストールを行う. Visual C++ ビルドツールのインストール手順は,別ページで説明している.

  3. cython, cupy のインストール

    しばらく待つ

    pip install -U cython
    pip install -U cupy
    

  4. 終了の確認

    「pip install -U cupy」の実行で,次のように,「error Microsoft Visual C++ 14.1 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://visualstudio.microsoft.com/downloads」というエラーメッセージが出ることがある.

    [image]

    このときは, Visual C++ ビルドツール 2015 のインストールがうまく行われていない可能性がある. Visual C++ ビルドツール 2015 のインストール手順は,「別のページ」で説明している.

    「pip install -U cupy」がうまく行かない場合のために, 別の方法として cupy-cuda パッケージをインストールする方法を示しておく.

    cupy-cuda のインストール

    101」のところは、いま確認したcudatoolkit のバージョンに一致させること。「80」や「90」や「91」や「92」や「100」や「101」のように

    6.0」のところは、いま確認したChainer のバージョンに一致させること。「4.5」や「6.0」のように

    実行例

    pip install -U cupy-cuda101==6.0
    

    [image]
  5. cupy のバージョン確認
    pip show cupy
    

    [image]
  6. 確認のため、Chainer のラインタイム情報の表示

    py -c "import chainer; print( chainer.print_runtime_info() )"
    

    [image]
  7. MNIST データセットで学習してみる

    https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる.

    cd C:\pytools
    python chainer/examples/mnist/train_mnist.py -g 0 
    

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。

    [image]

    ※ 乱数を使うので毎回違う結果が表示される

    エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする


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