Introduction

以前、CUDAを含むChainerのインストール手法を書きましたが、もう少しわかりやすく整理しました。

taktak.jp
開発メモ その137 Chainer with CUDA on Anaconda3 for Windowsを使う · A certain engineer "COMPLEX"
https://taktak.jp/2018/10/20/3218
Introduction会社でChainerを使う案件が来ました。まずは環境構築から実施。 2018/11/01 更新仮想環境はcondaを使わない方が良いです。condaの仮想環境ではpipでインストールしたパッケージを全ての環境で共有してしまうからです。正しい仮想環境の作成は…

Resolution

CUDA_PATHの確認

Chainerで利用するCUDAを確認します。

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> set CUDA_PATH
CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2
CUDA_PATH_V9_0=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
CUDA_PATH_V9_1=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1
CUDA_PATH_V9_2=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2

cuDNNの確認

cuDNNが適切に展開されていることを確認します。

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> dir /B /D "%CUDA_PATH%\bin\cudnn64_7.dll"
cudnn64_7.dll

> dir /B "%CUDA_PATH%\include\cudnn.h"
cudnn.h

> dir /B "%CUDA_PATH%\include\cudnn.h"
cudnn.h

仮想環境の作成

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> cd <仮想環境の管理ディレクトリ>
> python -m venv <仮想環境名>
> cd <仮想環境名>

仮想環境のアクティベート

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> cd <仮想環境名>
> Scripts\activate.bat

パッケージのインストール

cupy、cupy-cuda、chainerのバージョンは一致させます。
cupy-cudaの末尾の数値は、先ほど確認したCUDAのバージョンに合わせます。

また、下記の順番を守ってインストールします。

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> python -m pip install --upgrade pip
> python -m pip install cupy==4.5.0
> python -m pip install cupy-cuda92==4.5.0
> python -m pip install chainer==4.5.0

最終確認

Chainerがインストールされたこと、ChainerがCUDA、cuDNNを認識していることを確認します。

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> python -c "import chainer; chainer.print_runtime_info()"
Platform: Windows-10-10.0.17134-SP0
Chainer: 4.5.0
NumPy: 1.15.4
CuPy:
  CuPy Version          : 4.5.0
  CUDA Root             : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2
  CUDA Build Version    : 9020
  CUDA Driver Version   : 9020
  CUDA Runtime Version  : 9020
  cuDNN Build Version   : 7104
  cuDNN Version         : 7104
  NCCL Build Version    : None