ChainerはTensorFlowと違ってpythonをよく分かっている人が書いている感じがあるところが好きです。しかし公式サポートがUbuntuとCentOSだけなのです。最新はchainer 4系ですが、3系がwindows上で必要になったので試行錯誤の結果動作するようになった手順をまとめます。

この記事を読むと分かること

  • windows10でchainer3系+CUDA+cuDNNを入れる手順
  • 動作が確認されたchainer3系依存パッケージのバージョン

使用するライブラリのバージョン

  • Chainer: 3.4.0
  • CUDA: 8.0
  • cuDNN: 7.1
  • cupy: 2.4.0

使用したwindows10のバージョンは、windows 1709 OS Build 16299.431です。

CUDAとかをインストール

https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

上記リンクよりwindows10用のCUDA toolkitをダウンロード&インストールします。

cuDNNはNVIDIA developperに登録の上、下記リンクから「cuDNN v7.1.3 Library for Windows 10」をダウンロードします。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

ダウンロードファイルを解凍したら、CUDAのインストールフォルダ(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0)以下にコピーします。これによりインストール完了です。

念のためwindowsを再起動しておきましょう。

Chainerのインストール

chainerは以下のコマンドで簡単にインストールできます。

pip install chainer==3.4.0 --no-cache-dir

次に、gpuを有効にするためにcupyをインストールしたいのですが、公式で推奨されているパッケージ(cupy-cuda80) はwindows用に提供されていないのでビルドする必要があります。

まずは必要なものたちを環境変数に追加しましょう。

システム環境変数INCLUDE

  • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
  • C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.17134.0\ucrt

システム環境変数Path

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

もしVC++14がインストールされていなかったら、Visual Studio 2017 Community Edition(無料)をインストールし、インストーラーのメニューで「Desktop development with C++」及び「VC++ 2015.3 v14.00(v140) toolset for desktop」にチェックを入れてインストールしてください。

これでcupyのビルド&インストールができるようになります。

pip install cupy==2.4.0 --no-cache-dir

インストールが完了したら、pythonコンソールから

>>> import chainer
>>> import cupy as cp
cp.array([0,0,0],dtype=cp.int32)

等のコマンドが動作することを確認してください。

windowsサポートほしいなあ。。。

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