Windows10でChainer+GPUの環境設定

windows10上でChainerでcuDNNを使った機械学習の環境セットアップの作業メモです。

■環境


OS: Windows10 Pro

CPU: Intel(R) Core(TM) i5-8400 CPU @ 2.80GHz

RAM: 16G

GPU: Nvidia GeForce GTX 1080Ti

■手順


●Anacondaのインストール

https://www.anaconda.com/
でインストーラをダウンロードし、実行するだけです。

非推奨と書かれてるPATHの設定をするチェックボックスを押すと赤字になって注意喚起されますが、
power shellから使うには設定しておいた方が良い気がします。

途中でVisualStudioCodeのインストールをするか聞いてくるのでOKする。

インストールが完了したらpower shellでpython のバージョンを確認
$ python –version
Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.
$ conda –version
conda 4.5.4

 

●CUDAのインストール

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html
に従って進めます。

CUDA Toolkit をインストール
今回は最新の9.2(2018.07.20時点)をダウンロード

インストーラを起動すると作業フォルダを聞いてくるので適当な場所を選んで進む。(Cドライブで作業したくない人は適宜変えてください。)
途中で画面が真っ暗になる事がありますという警告が出ますが、真っ暗になっても少し待つと復帰します。

完了するとここに入っているはずです
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2

tensorflowは9.0を指定しているので、tensorflow自体やkerasのバックエンドでtensorflowを使う場合は9.0に読み替えてください。その場合は、cuDNNも9.0用のバージョンをインストールしてください。

 

●cuDNNのインストール

https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#install-windows
に従って進めます。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
からwindows10用のものをダウンロードして解凍

公式サイトに

Copy the following files into the CUDA Toolkit directory.
Copy <installpath>\cuda\bin\cudnn64_7.dll to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin.
Copy <installpath>\cuda\ include\cudnn.h to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include.
Copy <installpath>\cuda\lib\x64\cudnn.lib to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64.

とあるのでそのようにします。(V9.0の部分は今回はV9.2です。)

 

次に、環境変数を設定します。

Variable Name: CUDA_PATH
Variable Value: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

今回は、9.2を入れたので
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2
です。
Cuda Toolkitをインストールした時に自動的に設定されているかもしれません。

 

●cupyのインストール

でエラーになるので、
VisualStudio 2017 Communityをインストールします。

インストール途中で出てくるコンポーネントの選択画面で
「C++によるデスクトップ開発」にチェックを入れて、右側に出てくるオプションの「デスクトップ用VC++2015.3 V14.00(v140)ツールセット」にチェックを入れてインストール

場所は、デフォルトで
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community
になっています。

インストール後再起動し、
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin
が出来ているか確認して環境変数のPathに追加

そして再度
pip install cupy

すると

cupyがインストールできました。

※pip installした時に

という警告が出たので、

 

●chainerインストール

何かサンプルを動かしてみます。

git clone https://github.com/chainer/chainer
してexempleのmnistの学習をやってみます。

などやってみて速さの違いを体感してとりあえず今回は終了です。

 

●GPUの状態をモニタリング

というツールで温度などが見えます。

 

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