windowsで開発環境を整える
環境を整えます。
Windows 8.1＋VisualStudio Community 2013＋CUDA 7.0＋Anaconda環境＋chainer 1.5.0.2。
chainer-1.5系からいろいろ内部処理が変わったらしいですね。
CUDA環境
ダウンロード | Visual Studio
から、Visual Studio Community 2013をダウンロード。
2015はまだCUDA側が対応してくれていないので、入れても使えない。
次にCUDA。 CUDA 7.0 Downloads | NVIDIA Developer から、7.0をダウンロード＆インストール。
環境変数のpathに
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin;
を追加しておく。
Python環境
Anaconda3 2.4.0(64-bit)を入れてみる。
Download Anaconda now! | Continuum
からダウンロードしたexeファイルを実行して、インストール。
スタートボタンからインストールした「Anaconda Prompt」を起動し、以下を実行。(だいぶ時間かかる)
($ conda update conda) ($ conda update anaconda) $ conda create -n py34 python=3.4 anaconda $ activate py34
あと、nvccコマンド、clコマンドがたたけるか見ておく。
Chainerのインストール
なぜかpip install chainerではうまくいかなかったので、
pfnet/chainer · GitHub
から持ってきて展開。
$ set VS100COMNTOOLS=%VS120COMNTOOLS% $ python setup.py install
でインストールした。
$ python >>> import chainer >>> print(chainer.__version__) 1.5.0.2
動作確認
examplesのmnist。
CPUで実行
$ python examples\mnist\train_mnist.py load MNIST dataset ... epoch 20 train mean loss=0.010162576140643295, accuracy=0.9970833361148834 test mean loss=0.10763888746214106, accuracy=0.9816000080108642 save the model save the optimizer
GPUで実行
$ python examples\mnist\train_mnist.py --gpu 0 load MNIST dataset ～chainer\cuda.py:85: UserWarning: cuDNN is not enabled. Please reinstall chainer after you install cudnn (see https://github.com/pfnet/chainer#installation). 'cuDNN is not enabled.\n' epoch 1 kern.cu graph generated ... epoch 20 train mean loss=0.006385540859307449, accuracy=0.9980000019073486 test mean loss=0.09921871353388238, accuracy=0.983600006699562 save the model save the optimizer
cuDNNをいれていないけど、とりあえずサンプルは動いたのでよさそう。 cuDNNは、登録してしばらく時間がたたないとダウンロードできないそうなので、あとでいれたい。
メモ
- VisualStudio Community2015はCUDAが対応していないのでまだ使えない
- python3.5がVS2015でビルドされているっぽいが、そうなるとAnaconda3/Lib/distutils/_msvccompiler.py的に少なくともそれ以降を要求するみたいで、「No suitable Visual C++ version found」になってしまうっぽい
