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Windows で Chainer, CuPy のインストール

Windows で Chainer をインストールする手順を説明します.

目次

Chainer の利用条件などは、利用者が確認すること。

先人に感謝

Chainer の Web ページ: http://chainer.org

GitHub の pfnet/chainer の Webページ: https://github.com/pfnet/chainer


前準備

Anaconda, wget, 7zip のインストール

前準備として,Python 開発環境のAnaconda のインストール, 7zip のインストール, wget のインストールが終わっていること.

以下,Windows に Anaconda, wget, 7zip をインストール済みであるものとして説明を続けます.

(オプション)NVIDIA グラフィックスカード・ドライバ, NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

CUDA と連携させたいときは、前もって、 NVIDIA グラフィックスカード・ドライバ, NVIDIA CUDA ツールキットをインストールしておく.


隔離された Python 環境の作成

  1. 今から作成するPython 環境の名前と、Pythonのバージョンを決めておく

  2. Windows のコマンドプロンプトを実行する.

  3. 隔離された Python 環境を作成する

    次のコマンドを実行

    conda create -n chainer python=3
    

  4. Python 環境が作成できたことを確認
    conda info -e 
    

これで、もとからの Python 環境と, 新規作成されたPython 環境(Python のバージョン 3名前は chainer)の共存ができた。


新規作成された Python 環境で、インストールの前準備を行う

いま作成した Python 環境で、パッケージの更新のインストールなどの前準備を行う

  1. Windows で、コマンドプロンプトを実行

  2. Python 環境(名前は chainer)を有効にする

    次のコマンドを実行

    ※ 「activate chainer 」は Python 環境(名前はchainer)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    activate chainer 
    

    「Could not find conda environment: chainer」というメッセージが出たときは、 上に説明した手順で、隔離された Python 環境の作成(名前は chainer)を行う.

  3. Anaconda の conda パッケージの更新、古い conda パッケージファイルの削除

    「conda config --remove channels conda-forge」は,conda のチャンネルに「conda-forge」が入っていたら削除する操作(エラーメッセージが出たとしても無視してください).

    conda config --remove channels conda-forge
    
    conda upgrade --all
    
    conda clean --packages
    

    (途中省略)

    (途中省略)

  4. conda の動作確認

    エラーメッセージが出ないことを確認

    conda info
    

Chainer および前提パッケージのインストール

https://chainer.org/ の記述に従い, いま作成した Python 環境に、 次の手順で,Anaconda 3 の Python 環境に Chainer と,前提パッケージをインストールします.

  1. Windows で、コマンドプロンプトを実行

  2. Python 環境(名前は chainer)を有効にする

    次のコマンドを実行

    ※ 「activate chainer 」は Python 環境(名前はchainer)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    activate chainer 
    

  3. Chainer と前提パッケージのインストール

    終了までしばらく待つ。

    conda install -y numpy six protobuf pillow h5py chainer matplotlib 
    conda install -y -c spyder-ide spyder 
    

  4. Chainer のバージョン確認
    conda list chainer
    

  5. 動作確認のため example プログラムを使いたいので、chainer のソースコード類一式のダウンロード

    ※ 「5.1.0」のところは、いま確認した Chainer のバージョンと一致させること.

    ※ 7zip, wget を使いたいので、 7zip のインストール, wget のインストールが終わっていること.

    参考 Web ページ: https://github.com/chainer/chainer

    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q chainer-5.1.0
    del v5.1.0.tar.gz
    del v5.1.0.tar
    del pax_global_header
    wget https://github.com/chainer/chainer/archive/v5.1.0.tar.gz
    7z x v5.1.0.tar.gz
    7z x v5.1.0.tar
    

  6. MNIST データセットで学習してみる

    https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる.

    「-g -1」は 「GPU を使わない」と明示的に指定するもの

    cd c:\pytools
    python chainer-5.1.0/examples/mnist/train_mnist.py -g -1
    

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。

    乱数を使うので毎回違う結果が表示される

    エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする

    このとき「from matplotlib import afm, cbook, ft2font, rcParams, get_cache_dir ImportError: DLL load failed: アクセスが拒否されました。」 のエラーメッセージが出ることがある。 このときは、隔離された新しい Python 環境を作ることとし、このWebページの「隔離された Python 環境の作成」のところからやり直す。するとうまく行く場合がある。


Chainer を GPU で動作させてみる

※ 動作には、 CUDA Compute Capability 3.0 は以上に適合するグラフィックスカード、NVIDIA グラフィックスカードのドライバのインストールが必要です

  1. 前準備

  2. Windows のコマンドプロンプトを実行する.

  3. cupy のインストール

    このとき cudatoolkit, cudnn も同時にインストールされる.

    conda install -y cupy
    

  4. Chainer のバージョン確認
    conda list chainer
    

  5. cudatoolkit のバージョン確認
    conda list cuda 
    

  6. cupy-cuda のインストール

    90」のところは、いま確認したcudatoolkitのバージョンに一致させること。「80」や「90」や「91」や「92」や「100」のように

    5.1」のところは、いま確認したChainerのバージョンに一致させること。「4.5」や「5.1」のように

    実行例

    pip install cupy-cuda90==5.1
    

  7. 確認のため、Chainer のラインタイム情報の表示

    python -c "import chainer; print( chainer.print_runtime_info() )"
    

  8. MNIST データセットで学習してみる

    https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる.

    cd C:\pytools
    python chainer-5.1.0/examples/mnist/train_mnist.py -g 0 
    

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。

    乱数を使うので毎回違う結果が表示される

    エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする

    chain を GPU で動作させようとしたとき、下の図のように 「Please set the CUDA path to environment variable CUDA_PATH」、 「cannot open source file "cuda_fp16.h"」というエラーメッセージが出る場合がある

    このときは、 「Windows で NVIDIA CUDA ツールキットのインストール」を行う。 環境変数 CUDA_PATH は、インストール時に自動設定される.CUDA のバージョンは最新版をインストールしても大丈夫(のようです).