Windows10でChainer+CUDA8.0のメモ

Windows10でChainer+CUDA8.0を安定して導入できるようになったので,その備忘録です.

Anacondaのインストー

下記サイトよりダウンロードしてインストールします.

Download Anaconda Now! | Continuum

インストールの最後に「パスを追加する」があるのでチェックを付けます.

(インストラーでパスを追加すると失敗すると聞いたことがありますが,僕自身なったことはないです)

ああ,僕はpython3.6マンです.

Chainerのインストー

コマンドプロンプト

pip install chainer

を実行し,chainerをインストールします.

Chainerの確認

GPU処理を実装する前に,Chainerの動作確認をしておきます.

GitHubからChainerをZIPでダウンロードします.

GitHub - pfnet/chainer: A flexible framework of neural networks for deep learning

ZIPを解凍したら「\examples\mnist」をコマンドプロンプトで開きます.

そこで,

python train_mnist.py

と入力し,サンプルを実行します.

20回頑張ってくれたら成功です.(30分程かかった気がする)

VisualStudio2015のツールボックスのインストー

C++ツールボックスが必要なので,ダウンロードします.

別にVS本体は必要ないので,このリンクとても優秀だと思います.

Download the Visual C++ Build Tools (standalone C++ compiler, libraries and tools)

インストールする際に,詳細インストールを選択し,Windows10 SDKにチェックを入れてください.

これがほしいのに,標準だとチェックが抜けています.

CUDA8.0のインストー

NVIDEA様よりCUDA8.0をダウンロードします.

CUDA Toolkit | NVIDIA Developer


(オプション)cuDNNのインストー

ニューラルネットをいい感じに処理してくれるっぽいのであると便利です.

NVIDEA Developer Membership(無料)に登録する必要があります.

NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer

インストール方法はダウンロードすると出てくるけど,CUDAのプログラムファイルにコピーするだけ.

nvccのパスを通す

環境変数「PATH」にパスを追加

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin

環境変数「INCLUDE」にパスを追加

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\ucrt

「10.0.10240」は適当に読み替えてください.

Chainerの再インストー

一回アンインストールしないとGPUを認識しません.

pip uninstall chainer

でアンインストールします.

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

で再インストールします.

再起動

再起動しないとエラーが出ます.

Chainer+CUDAの確認

先程のchainerの確認にオプション「-g 0」をつけるとGPUが有効になります.

つまり,

python train_mnist.py -g 0

ってことです.

うまくいかなかったら再起動してみてください.

感想

Win10でChainer+CUDA8.0ってめちゃくちゃ情報多いのに,沼にハマったのであんばら流ということでまとめました(笑)

特にVisualStudio2015周りは闇でした...