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Chainer 6.0（GPU 対応可能）のインストール（Windows 上）

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Windows での，Chainer のインストール手順をスクリーンショット等で説明する．GPU で動作させる手順も説明する．

※ GPU とは，グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能，乗算や加算の並列処理の機能などがある． CUDA とは，NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである． NVIDIA 社のグラフィックスボードが持つ GPU の機能を使うとき，CUDA を利用することができる．

【このページの目次】

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

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール（Windows 上）

  1. Python のインストール

    Python の URL: http://www.python.org/

    インストール手順の詳細は： 別ページで説明している．

  2. pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder）のインストール

    コマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行． 

    python -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext spyder

Git のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

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， Chainer をインストールする．

  1. Windows で、コマンドプロンプトを実行
  2. Chainerのインストール

    終了までしばらく待つ。

    ※ 「py -m pip install ...」は，Python パッケージをインストールするためのコマンド． 

    python -m pip install -U chainer

  3. Chainer のバージョン確認 
    pip show chainer

  4. 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

    ※ git を使いたいので、 Git 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
del pax_global_header
git clone https://github.com/chainer/chainer.git

  5. 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．

    GPU 無しで動作させ、Chainer のインストールを確認する

    「-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/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

Chainer を GPU で動作させてみる

※ Chainer を GPU で動かすには・ CUDA Compute Capability 3.0 は以上に適合するグラフィックスボード、NVIDIA グラフィックスボードのドライバのインストールが必要である．

  1. 前準備

    （NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

    ※ GPU とは，グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能，乗算や加算の並列処理の機能などがある．

    インストールの要点：

    詳しくは，次のように別ページで説明している．インストール手順が分からなくなったり，不具合があったときは，次に書いている別ページの説明を確認すること．

    （NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA CUDA ツールキット 10.0 のインストール

    ※ CUDA とは，NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである． ダウンロードページ

    TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1 が指定されている． TensorFlow 1.15の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0 が指定されている． 指定されているバージョンより高いものは使わない． その根拠は次のページ． URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

    詳細説明

  2. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを開く．

    ※ 起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」（あるいは類似名のもの）を選ぶ

    ※ 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」がないときは， Visual C++ ビルドツールのインストールを行う． Visual C++ ビルドツールのインストール手順は，別ページで説明している．

  3. cython, cupy のインストール

    しばらく待つ 

    pip install -U cython
pip install -U cupy

  4. 終了の確認

    「pip install -U cupy」の実行で，次のように，「error Microsoft Visual C++ 14.1 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://visualstudio.microsoft.com/downloads」というエラーメッセージが出ることがある．

    このときは， Visual C++ ビルドツール 2015 のインストールがうまく行われていない可能性がある． Visual C++ ビルドツール 2015 のインストール手順は，「別のページ」で説明している．

    「pip install -U cupy」がうまく行かない場合のために， 別の方法として cupy-cuda パッケージをインストールする方法を示しておく．

    cupy-cuda のインストール

    「101」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」や「101」のように

    「6.0」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「6.0」のように

    実行例 

    pip install -U cupy-cuda101==6.0

  5. cupy のバージョン確認 
    pip show cupy

  6. 確認のため、Chainer のラインタイム情報の表示 

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

  7. 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/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

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