Windows7でChainerをインストールしてGPUで動かすまで

かなり手こずったのでうまく動いた方法をメモっておきます
cuDNNは使ってませんのでCUDAが動くまで。

まずこちら
Windows上にChainer v1.5+CUDA+cuDNNを一番簡単に入れれる方法

ポイントはAnacondaのPython2.7の64bit版 を使うこと
機械学習を使うための便利なライブラリが元から入っています。
Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7をインストール

CUDA Toolkitをインストールする

pip install chainer

はい、chainerのインストールでコケました。
簡単に入らないじゃん!!って四苦八苦。

以下のサイトに書いてあることを試してみる
セットアップ (Anacondaで自分だけ使う場合。参考サイト:windowsで開発環境を整える)

配布サイトから64bitインストーラを持ってきて実行。Advancedのところで、PATHと標準の両方のチェックを外す。これでAnaconda Promptからしか使えない。

私はWindowsのプロンプトで実行したかったのでチェックつけてままインストール完了させました。

下記を書いてあるまま実行

conda update conda
conda update anaconda
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
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\vcvarsall.bat"
pip install chainer

通常のプロンプトで動かすならset LIBとset INCLUDEのところはユーザー環境変数に直接書いたほうがよいかもしれないです。ユーザー環境変数にLIBとINCLUDEを作り値を入力。
システムのプロパティ→詳細設定→環境変数から可能。

パスの設定した後は謎のバッチファイルを起動。何をしているか調べる気力が無かったのでとりあえず叩いただけ。
そうしたらchainerが無事インストールできました。

後は出来た環境でサンプルを実行

通常
python ..\examples\mnist\train_mnist.py
実行時間 約10分

GPU
python ..\examples\mnist\train_mnist.py –gpu 0
実行時間 約3分

3倍以上の差が出ました。やったね!

GPUで注意すべき点はビデオカードが対応しているかどうか
対応していないとCUDAをインストールするときに英文でGPU applicationは動かないよ!って警告文が出ます。

環境
GeForce GT 640
CUDA 7.5
Windows7 64bit
python 2.7 (Anaconda)
chainer 1.7.2

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

CAPTCHA