Chainer Windows - eiichiromomma/CVMLAB GitHub Wiki

(Chainer) Windows

Windowsでの作業メモ

※Visual Studio Community 2015, CUDA8.0の環境

VS→CUDAの順で入れておく。

Anaconda

セットアップはPython Anacondaを参照

NVIDIAのサイトからcudnn v5.1(CUDA8)をダウンロードして、C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\以下にzipファイルのbin, include, libのファイルを同じ構成になるようコピーする(要管理者権限)。

コントロールパネルの「システムとセキュリティ」-「システム」で、「システムの詳細設定」から環境変数の設定ができるので、そこにユーザーの環境変数として

LIBに C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
INCLUDEに C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include

を割り当てておく。

Anaconda Promptを起動して

conda update conda
conda update anaconda

Visual Studioのビルド環境を有効にするバッチファイルを実行

"\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\vc\bin\amd64\vcvars64.bat"

※このバッチファイルはAnaconda Promptを起動する度に必ず実行する。

nvccと打ってみて

nvcc fatal   : No input files specified; use option --help for more information

と出たら成功あとはchainerをpipでインストール

pip install chainer -vvvv

で完了。あとはサンプルでテスト。

動作確認

Gitをダウンロードして入れておく。途中「Use Git from the Windows Conmmand Prompt」が選ばれているか注意する(デフォルト)。 Anaconda Promptで

git clone https://github.com/pfnet/chainer
cd chainer
python examples\mnist\train_mnist.py

が完走すれば導入成功。

python examples\mnist\train_mnist.py --gpu 0

が完走すればGPGPU環境も導入成功。

GPUの状態を見たいときはELSA System Graphがわかりやすい。

pipでのアップグレード

pipで入れたものの一括更新はpip-reviewでできるので入れておく。

pip install pip-review

(旧情報) セットアップ (Python等地道に入れる方法。多人数で使うとき。参考サイトWindows 7 64bitにChainerをインストール)

Visual Studio, CUDAは入れておく。cuDNNも配布サイトから持ってきて、Program Files内のCUDAのところに配布ファイルの構成でコピーする(cudnn関係のファイルが、bin, include, lib/x64に入っていれば大丈夫)。

Chocolateyのインストール

コマンドプロンプトを管理者権限で起動して

@powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "iex ((new-object net.webclient).DownloadString('https://chocolatey.org/install.ps1'))" && SET PATH=%PATH%;%ALLUSERSPROFILE%\chocolatey\bin

とする。一旦コマンドプロンプトを閉じて再度管理者権限で開くと、cinstで色々なアプリをインストールできる。

Python等の環境

環境変数を弄っておくか管理者権限で開いたコマンドプロンプトで

set LIB=%LIB%;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib\x64
set INCLUDE=%INCLUDE%;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include
"\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\vcvarsall.bat"

を実行する。CUDA関係を使うにはnvcc, clが必要なのでコマンドプロンプトで実行してnot foundにならないか確認しておく。

cinstで

cinst python2
cinst git

Pythonのライブラリはpipで入れるが、とりあえずpipをupgradeしておく。

pip install --upgrade pip

pipで入れたものの一括更新はpip-reviewでできるので入れておく。

pip install pip-review

但し、WindowsだとScriptを直接実行できないので

python \Python27\Scripts\pip-review --auto

とする。

Chainer

cd c:\
git clone https://github.com/pfnet/chainer
cd chainer
python setup.py install

でインストールは完了

実行

使うだけなら通常のコマンドプロンプトで良い。

set LIB=%LIB%;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib\x64
set INCLUDE=%INCLUDE%;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include
"\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\vcvarsall.bat"

は実行しておく。

python examples\mnist\train_mnist.py

が完走すれば導入成功。

python examples\mnist\train_mnist.py --gpu 0

が完走すればGPGPU環境も導入成功。