SONYからNNablaがリリースされたそうです！ 細かい説明はぶっ飛ばして早速使ってみましょう！
環境
- Ubuntu 16.04
- GTX-1070
- Anaconda
まずはpipを使って直にインストール
まずはpipを使って直接仮想環境にインストールしてみます。cuDNNのバージョンが6.0とTensorFlowの対応しているバージョン5.2と違うため、GPU使わない方です。
インストール
$ conda create --name py27_nnabla python=2.7
とりあえずcondaで環境を作って、pipでインストールできるそうなので試してみます。python3系列は未対応らしいので、python2.7で。
$ pip install nnabla
そんなに時間かからず終わりました。最初の一歩であるimportコードを試してみましょう。
$ python -c "import nnabla"
2017-06-28 22:14:29,602 [nnabla][INFO]: Initializing CPU extension...
NNablaのサイトによるとこれでインストールされているらしいので、Exampleを実行してみます。
nnablaのリポジトリからgit cloneなり、zipダウンロードなりします。
nnabla/examples/vision/mnistのディレクトリ内でexampleコードを実行します。
python classification.py
当然それなりに時間がかかります。
……
Mnistって真面目にやると１時間じゃ終わらないはずなのだけど、そこのところどうなのだろう？
……
動くことは確認したのでkeyboard interruptしました。
今回の本題はDockerです。
Dockerで環境構築
Dockerの実行方法は……
Run A Docker Image hosted on DockerHub
TODO.
Build Docker Image from source
TODO.
ぐぬぬ
幸いなことにDockerfileは公開されているのでこちらからなんとかしましょう。
実行方法が公開されていないけど、NNablaのDockerファイルをビルドして利用してみよう！
nnabla/dockerに移動して
$ sudo bash ./docker-build develop-ubuntu16.04
今回はdevelop-ubuntu16.04でやってみました。
案の定時間がかかりますが今回は待ちます。少なくとも数十分は見積もったほうがよいでしょう。
イメージのビルドが終わったら実行してみます。
$ docker run -it nbla:develop-ubuntu16.04
rootでログインするので、何かしらやってみましょう。例えば、importの実行
$ python -c "import nnabla"
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
ImportError: No module named nnabla
ダメじゃねーか！
Dockerfileを読んでみたところどうも、READMEに書いてあるとおりに実行してもNNablaはインストールされないらしいことがわかりました。それでは本末転倒なので自力でなんとかします。
後編へ続く