前回はcuDNN 5.0を導入してみました。

What is DIGITS?

DIGITSはNVIDIAが提供している、Caffeを利用した深層学習モデルの訓練のためのWebアプリです。
DIGITSは the Deep Learning GPU Training System の略とのこと。
Githubで開発が進められています。

これまで、CaffeがLinux環境での動作が前提でしたが、MicrosoftがCaffeのWindows版を提供し始めたことで風向きが変わりました。
前から、リッチなGUIで深層学習をしてみたくても、Windows環境は遅れていたため、涙をのんでいたのですが、そんな日々は終わりました。

そんなDIGITSをWindowsに導入してみます。
ちなみに、DIGITS公式でもWindows版のCaffeに言及していますが、あっちがサポートしているのは、

本家BVLCのWindows版Caffeであって、MicrosoftのWindows版Caffeではありません。

なので、今回は相当イレギュラーです。
といっても、イレギュラーなのは、少しだけですが。

Install

基本は、公式のWindows向けdocsに従います。
必要なものは下記の5つ。

  • Python2
  • CUDA 7.5
  • CuDNN 5.1
  • Caffe
  • Graphviz

Caffe for Windowsを導入しているなら、Miniconda2、CUDA、CuDNNが入っているので大丈夫でしょう。
バージョンが違うなら追加でインストールするだけです。
ちなみに、前回はCuDNNの5.0をインストールしましたが、DIGITSは5.1を要求します。
5.1は2016年7月末現在、RC (リリース候補版)です。

しかし、Microsoft版のCaffeを使ってると、別に5.0でもDIGITSは動きます。
(起動までは問題ないです。)

Python2

Pythonそのものはもう入っていますが、いくつかの依存モジュールが必要です。
ですが、ここで注意するのは、ファイルからのモジュールの入手が必要になることです。

docsでは、下記のモジュールをUnofficial Windows Binaries for Python Extension Packagesからインストールするよう指示されます。
pythonが複数存在する場合、インストールしたい対象のpython.exeをフルパスで指定しましょう。
上述のurlからローカルにダウンロードしてインストールしてください。Python2.7なのでCP27の入っているパッケージが対象です。
管理者権限でインストールしましょう。念のため。

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python -m pip install cython
python -m pip install numpy-1.11.1+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl
python -m pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
python -m pip install matplotlib-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl
python -m pip install scikit_image-0.12.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl
python -m pip install h5py-2.6.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl

CUDA 7.5

もうインストール済みなので省略。

CuDNN 5.1

例のごとくダウンロードします。
CommonSettings.propsのPythonのサポートを有効にした後、前回を参考に、5.1をダウンロードし、その展開先をCommonSettings.propsに設定します。

Caffe

ビルド自体はこれまでの記事を参考にすれば問題ないはずです。
今回は、ビルド前に、caffe\windows\caffe\caffe.vcxprojをテキストエディタで開き、58行目付近の

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<PostBuildEvent>
  <Command>"$(ScriptsDir)\FixGFlagsNaming.cmd" "$(OutDir)" $(Configuration)</Command>
</PostBuildEvent>

を下記のように変更します。

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<PostBuildEvent>
  <Command>"$(ScriptsDir)\FixGFlagsNaming.cmd" "$(OutDir)" $(Configuration)</Command>
</PostBuildEvent>
<ClCompile>
  <PreprocessorDefinitions>NDEBUG;%(PreprocessorDefinitions);CAFFE_VERSION=1.0.0-rc3</PreprocessorDefinitions>
</ClCompile>

これで下準備は終わりです。

これが最重要です。

そして、Caffeのビルドを成功させます。
ビルド完了後、\Build\x64\Release\pycaffe\caffe を \lib\site-packages にコピーします。
シンボリックリンクでもかまいません。
最後に、<caffe_root>\Build\x64\Releaseを環境変数PATHに追加します。
(追加しなくても、問題ないですが….)

Graphviz

Graphvizはグラフを描画するモジュールです。
下記公式サイトより、Windows版のパッケージを入手します

www.graphviz.org
https://graphviz.org/download/
http://www.graphviz.org/Download.php

zipとmsi形式がありますが、お好きな方で。
zipで展開する場合は、環境変数PATHに <Graphvizのインストール先>\bin を追加します。
例えば、c:\graphviz-2.38に展開したなら、c:\graphviz-2.38\bin となるようにします。
msi版は知りません。

DIGITS

ようやく本体です。
まず、公式githubよりクローンを実行し、フォルダに含まれるrequirements.txtを編集します。

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Pillow>=2.3.0,<=3.1.2
numpy>=1.8.1,<=1.11.0
scipy>=0.13.3,<=0.17.0
protobuf>=2.5.0,<=2.6.1
six>=1.5.2,<=1.10.0
requests>=2.2.1,<=2.9.1
gevent>=1.0,<=1.0.2
Flask==0.10.1
Flask-WTF==0.11,<=0.12
wtforms>=2.0,<=2.1
Flask-SocketIO==0.6.0
gunicorn==17.5
setuptools>=3.3,<=20.7.0
lmdb==0.87
h5py>=2.2.1,<=2.6.0
pydot==1.0.28

を

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protobuf>=2.5.0,<=2.6.1
six>=1.5.2,<=1.10.0
requests>=2.2.1,<=2.9.1
gevent>=1.0,<=1.0.2
Flask==0.10.1
Flask-WTF==0.11,<=0.12
wtforms>=2.0,<=2.1
Flask-SocketIO==0.6.0
gunicorn==17.5
setuptools>=3.3,<=20.7.0
lmdb==0.87
h5py>=2.2.1,<=2.6.0
pydot==1.0.28

に変更します。つまり先頭3行を除去します。
これは、後述のPILが動かなくなるなど、弊害があるようです。

次に、このファイルを利用して、下記のコマンドから依存モジュールのインストールを実行します。
当然管理者権限。gevent-1.1.2-cp27-cp27m-win_amd64.whlは前述のページから入手しておきます。
gevent-1.1.2-cp27-cp27m-win_amd64.whlは、この時に実行してください。

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python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install gevent-1.1.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl
python -m pip install pyreadline

DIGITSを実行

DIGITSフォルダで下記のコマンドを実行します。
ここでもpython.exeはフルパスで指定することをおすすめします。

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python digits-devserver

もし、Caffeのビルド後、<caffe_root>\Build\x64\Releaseを環境変数PATHに追加していないなら、下記のコマンドになります。

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set PATH=%PATH%;<caffe_root>\Build\x64\Release
python digits-devserver

実行後、下記のエラーが出る場合があります。

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Traceback (most recent call last):
  File "digits-devserver", line 31, in <module>
    from digits import config
  File "d:\Works\Lib\NVIDIA\DIGITS\digits\config__init__.py", line 7, in <module>
    from .current_config import config_value
  File "d:\Works\Lib\NVIDIA\DIGITS\digits\config\current_config.py", line 4, in <module>
    from .caffe_option import CaffeOption
  File "d:\Works\Lib\NVIDIA\DIGITS\digits\config\caffe_option.py", line 14, in <module>
    from digits.utils import parse_version
  File "d:\Works\Lib\NVIDIA\DIGITS\digits\utils__init__.py", line 158, in <module>
    from . import constants, image, time_filters, errors, forms, routing, auth
  File "d:\Works\Lib\NVIDIA\DIGITS\digits\utils\image.py", line 15, in <module>
    import PIL.Image
ImportError: No module named PIL.Image

この場合は、PILが存在しないと言われているので、追加でインストールします。また先述のサイトから、モジュールをダウンロードしてきて下記のコマンドでインストールします。

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python -m pip install Pillow-3.3.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl

再度実行すればエラーが出ないはずです。

また、下記のメッセージが出る時があります。

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Traceback (most recent call last):
Default value for caffe_root "" invalid:
        Your Caffe does not have version info.  Please upgrade it.
==================================== Caffe =====================================
Where is caffe installed?

        Suggested values:
        (P*) [PATH/PYTHONPATH] 
>>

これは、Caffe.exeにバージョン情報が含まれていないため発生します。
ですので、caffeのビルド時に、プロジェクトファイルの編集を正しくできたかを確認してください。
ファイルのプロパティからはバージョン情報は確認できません。

成功すると

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Default value for torch_root "" invalid:
        torch binary not found in PATH
Couldn't import dot_parser, loading of dot files will not be possible.
2016-07-30 01:20:08 [INFO ] Loaded 0 jobs.

 |   \_ _/ __|_ _|_   _/ __|
 | |) | | (_ || |  | | \__ \
 |___/___\___|___| |_| |___/ 4.1-dev

 * Running on http://0.0.0.0:5000/

と表示されます。
http://localhost:5000でアクセスしてみると、動いていることが確認できます。

Conclusion

非公式ではありますが、Microsoft製CaffeでDIGITSを動かすことができました。