Chainer windowsインストール
Deep LeaningのミドルウェアであるChinerをwindowsでインストールしていきます。公式にはwindowsは対応していないそうですが、ネット上では成功例も多くあるようなので、トライしてみます。
下記URLを参考にインストールしていきます。
http://qiita.com/okuta/items/f985b9da6de33a016a75
①Anaconda(Python)
PythonのIDEであるAnacondaをインストールします。16/2/20時点では、Chainerはpython3.0系には対応していないので、2.7系のAnacondaをインストールします。ただし、学会等のPrefered networksでの講演等では3.0系でも動くらしい。
https://www.continuum.io/downloads
②Cコンパイラ
Python 2.7系のCコンパイラを下記URLからインストールします。
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
③Visual Studio Community 2013(GPU計算する場合）
今回はGPU計算を行う予定なので、CUDAを利用するために、Visual Studio Community 2013を追加でインストールする。
https://www.visualstudio.com/ja-jp/downloads/download-visual-studio-vs#DownloadFamilies_2
下記のパスを追加しておきます（保存場所に応じて変更してください）。
PATH ⇒ D:\Prog\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin
④CUDA 7.5(GPU計算する場合）
CUDAはGPU計算用のライブラリで、下記URLからインストールします。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
パスを下記のように追加します。
PATH ⇒ C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\bin
LD_LIBRARY_PATH ⇒ C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib
⑤cuDNN v3(GPU計算する場合）
cuDNNはGPUでDeep Leanirngの計算の際に使われる畳み込み計算用のライブラリです。16/2/20時点ではv4まで出ていますが、Chainer公式では3系まで対応しているとのことなので、今回はv3をインストールします。
https://developer.nvidia.com/cudnn
cuDNNのフォルダにはbinフォルダとincludeフォルダとlibフォルダがあるとあり、それぞれの中身を下記のフォルダにいれていきます。
cudnn64_4.dll ⇒ C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\binフォルダにコピー
cudnn.h ⇒ C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\includeフォルダにコピー
cudnn.lib ⇒ C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib\x64フォルダにコピー
cudnn_static.lib ⇒ C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib\x64フォルダにコピ
⑥Chainerインストール
最新板のv1.6を"pip install chainer"でインストールします。
下記の３コマンドを実行して、問題なく実行できていることを確認してください。
errorが起きなければ、問題なくインストールできています。
⑦サンプルプログラムのテスト
下記URLのexampleフォルダをダウンロードし、mnistの手書き文字認識を行います。
https://github.com/pfnet/chainer
□CPU計算の場合
ダンロードしてきたexapleフォルダをchainerのフォルダに置き、python train_mnist.pyを実行。
□GPU計算の場合
python examples\mnist\train_mnist.py --gpu 0で、GPUにて上記と同じmnistの手書き文字認識を行います。
これで、CPU, GPu計算どっちも動くことを確認できました。
