サイトの全体構成

Chainer 7.8.1 （GPU 対応可能）のインストール（Windows 上）

要点

Python 3.8, 3.7, 3.6, 3.5 のいずれかが必要 (根拠: https://pypi.org/project/cupy-cuda110/7.8.0/#files)
cupy バージョン 7.7 以上，8.0 未満が必要．そのために，NVIDIA CUDA 11.0 を使う (根拠: https://pypi.org/project/cupy-cuda110/7.8.0/#history)

【目次】

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.0, NVIDIA cuDNN v8.2.1 のインストールについて
Chainer のインストール
Chainer を GPU で動作させてみる

【関連情報】

先人に感謝

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

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.0, NVIDIA cuDNN v8.2.1 のインストールについて

GPU

GPU は，グラフィックス・プロセッシング・ユニット（Graphics Processing Unit）の略である．現在は，３次元のビデオゲーム，さまざまな計算，ディープラーニングの高速な並列処理などに用いられている．

NVIDIA CUDA ツールキット

NVIDIA CUDA ツールキットは，NVIDIA社が提供する GPU 用のツールキットである．GPU を用いた演算のプログラム作成や動作のための各種機能を備えている．ディープラーニングでも利用されている．

【サイト内の関連ページ】

Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.8 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明
Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8, NVIDIA cuDNN 8 のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
NVIDIA CUDA ツールキットの公式のドキュメント: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
NVIDIA CUDA ツールキットのインストールに関する，NVIDIA CUDA クイックスタートガイドの公式ページ: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html

NVIDIA CUDA ツールキットのインストール時の注意点

【NVIDIA CUDA ツールキットの動作に必要なもの】

最新のNVIDIA ドライバ
Windows で，NVIDIA グラフィックス・カードの種類を調べたいときは， hwinfo (URL: https://www.hwinfo.com) を使って調べることができる．
Windows では，Build Tools for Visual StudioもしくはVisual Studio

【Windows でインストールするときの注意点】

Windows では， NVIDIA CUDA ツールキットのインストール中は，なるべく他のウインドウはすべて閉じておくこと．
NVIDIA CUDA ツールキットのインストールが終わったら，ユーザ環境変数 TEMP の設定を行う．
Windows のユーザ名が日本語のとき，nvcc がうまく動作しないエラーを回避するためである．
ユーザ環境変数 TEMP に「C:\TEMP」を設定するために，コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行する．
```
mkdir C:\TEMP
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TEMP\", \"C:\TEMP\", \"User\")"
```

NVIDIA cuDNN

NVIDIA cuDNN は， NVIDIA CUDA ツールキット上で動作するディープラーニング・ライブラリである．畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークなど，さまざまなディープラーニングで利用されている．

Windows で，NVIDIA cuDNN の利用時に「Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!」と表示されるときは， ZLIB DLL をインストールすること．

【関連する外部ページ】

NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
winimage の ZLIB DLL の公開ページ: http://www.winimage.com/zLibDll/

NVIDIA cuDNN のインストール時の注意点

【NVIDIA cuDNN の動作に必要なもの】

最新のNVIDIA ドライバ
Windows で，NVIDIA グラフィックス・カードの種類を調べたいときは， hwinfo (URL: https://www.hwinfo.com) を使って調べることができる．
対応するバージョンのNVIDIA CUDA ツールキット
最新のNVIDIA CUDA ツールキットでは動かないということもあるので注意．
Windows では，ZLIB DLL
ZLIB DLL は，データの圧縮と展開（解凍）の機能を持ったライブラリ．
ZLIB DLL のインストールを行うため， Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

次のコマンドを実行．
但し，「v11.8」のところは，実際にインストールされている NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンを確認し，読み替えてください．
```
cd "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin"
curl -O http://www.winimage.com/zLibDll/zlib123dllx64.zip
powershell -command "Expand-Archive -Path zlib123dllx64.zip"
copy zlib123dllx64\dll_x64\zlibwapi.dll .
```
NVIDIA Developer Program メンバーシップへの加入が必要．
NVIDIA Developer Program の公式ページ: https://developer.nvidia.com/developer-program

NVIDIA ドライバ

NVIDIA ドライバは，NVIDIA 社製の GPU を動作させるのに必要なドライバである．次の NVIDIA の公式サイトからダウンロードできる．ダウンロードのときは，使用しているオペレーティングシステムとGPUに適したものを選ぶこと．

【関連する外部ページ】

NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

【サイト内の関連ページ】

Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.0，NVIDIA cuDNN v8.2.1 のインストール: 別ページ »で説明

① Build Tools for Visual Studio 2019（ビルドツール for Visual Studio 2019）もしくは Visual Studio 2019 のインストール

Build Tools for Visual Studio 2019（ビルドツール for Visual Studio 2019）もしくはVisual Studio 2019 を，前もってインストールしておく．

Visual Studio を使う予定がある場合
Windows での Visual Studio 2019 のインストール: 別ページ »で説明している．
Visual Studio を使う予定がない場合
Build Tools for Visual Studio 2019（ビルドツール for Visual Studio 2019） のインストール: 別ページ »で説明している．

② NVIDIA ドライバのインストール（Windows 上）

古いNVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキットがインストール済みのとき，不要なものがあればアンインストール
Windows のスタートメニューで「設定」，「アプリ」と操作して，「NVIDIA ・・・」を削除
NVIDIA グラフィックス・カードの種類を調べる
hwinfo (URL: https://www.hwinfo.com) を使って調べることができる．
あとで，NVIDIA CUDA ツールキットをインストールするときに，NVIDIA ドライバを同時にインストールすることができる．

但し， NVIDIA CUDA ツールキットの古いバージョンを使うという場合は，NVIDIA CUDA ツールキットのインストールのときに NVIDIA ドライバをインストールするのでなく，次のページから最新のNVIDIA ドライバをダウンロードして，インストールする．
【NVIDIA ドライバのダウンロードページ】
https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

③ NVIDIA CUDA ツールキット 11.0，NVIDIA cuDNN 8.2.1 のインストール

Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.0，NVIDIA cuDNN v8.2.1 のインストール: 別ページ »で説明

NVIDIA CUDA ツールキットのダウンロードとインストール
次のページからダウンロードし，インストールする．
NVIDIA CUDA ツールキットのページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
NVIDIA cuDNN のダウンロードと設定
1. NVIDIA Developer Program メンバーシップ
  cuDNN のダウンロードのため，利用者本人が，電子メールアドレス，表示名，パスワード，生年月日を登録．利用条件等に合意．
  URL: https://developer.nvidia.com/cudnn
2. NVIDIA cuDNN v8.2.1 for CUDA 11.X のダウンロードと展開（解凍）
  - NVIDIA cuDNN のダウンロード URL: https://developer.nvidia.com/cudnn
3. 「NVIDIA cuDNN をインストールしたディレクトリ」をもとに環境変数を設定する．
  「NVIDIA cuDNN をインストールしたディレクトリ」が C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 の場合には，次のように設定する．
  - すでに，c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin には，パスが通っている．
  - Windows のシステム環境変数 CUDNN_PATH に，c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 を設定
    Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行
    
    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
    
    次のコマンドを実行
```
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDNN_PATH\", \"c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\", \"Machine\")"
```
4. Windows では，次の操作により，cudnn64_8.dll にパスが通っていることを確認する．
  Windows のコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行する．エラーメッセージが出ないことを確認．
```
where cudnn64_8.dll
```

Python 64 ビット版のインストール，pip と setuptools の更新

Windows での Python 3.10 のインストール，pip と setuptools の更新: 別ページ »で説明している．

Python の公式ページ: https://www.python.org/

Git のインストール

Git のページ https://git-scm.com/ からダウンロードしてインストール:

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している．

Chainer のインストール

Python 3.8, 3.7, 3.6, 3.5 のいずれかが必要 (根拠: https://pypi.org/project/cupy-cuda110/7.8.0/#files)

ここでは，Python 3.8 を使う．

Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

Chainerのインストール

py -3.8 -m pip install -U pip setuptools
py -3.8 -m pip install -U chainer

Chainer のバージョン確認
```
py -3.8 -m pip show chainer
```
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．
【関連する外部ページ】 https://github.com/chainer/chainer
```
py -3.8 -m pip install -U matplotlib
cd %LOCALAPPDATA%
rmdir /s /q chainer
del pax_global_header
git clone https://github.com/chainer/chainer.git
```
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 %LOCALAPPDATA%\chainer
py -3.8 examples/mnist/train_mnist.py -g -1
```
学習が行われる。終了までしばらく待つ。

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

Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

CuPy のインストール

py -3.8 -m pip install "cupy-cuda110>=7.7.0,<8.0.0"

cupy のバージョン確認
```
py -3.8 -m pip show cupy-cuda110
```
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 %LOCALAPPDATA%
py -3.8 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。

※ 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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