26
29

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 5 years have passed since last update.

Windows10にChainer+CUDA 8.0をインストール

Last updated at Posted at 2016-11-21

既にQiitaにはWindowsにChainer & CUDA、あとcuDNNをインストールする手順が上がっていますが、その手順でインストールしても、CUDA 8.0を使ったときにGPUを使ったChainerの実行がうまく出来ませんでした。具体的には、CUDAのコンパイラである「nvcc」がコンパイルエラーを起こします(私の環境ではstatus code 2で異常終了しました)。

色々調べたのですが、こちらのページに書かれているように、環境変数INCLUDEを設定すれば解決しました。
http://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2016/11/03/163306

ググって出てくる手順に加えて、システム環境変数に「INCLUDE」という環境変数を新規追加し、それに対して以下の2つのパスを指定すればCUDA 8.0でChainerによるGPU演算ができるようになります。
・C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
・C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\ucrt

念のため私の行った手順をメモしておきます。ただし、cuDNNはインストールしていません(ダウンロードにはユーザー登録が必要なようで、すぐにはインストールできなさそうでしたので)。なお、インストールしたマシンはSurface Bookです。

1.Visual Studio Community 2015のインストール

まずはVisual Studioのインストールです。Communityの2015をインストールします。私の場合はPythonをVisual Studioで書きたかったので、「Python Tools for Visual Studio」もインストールしました。
キャプチャ.PNG

2.Anaconda 64bit版のインストール
Windoos版のAnacondaはこちらからダウンロードできます。
https://www.continuum.io/downloads#windows
私はPython 3.5の64bit版を落としてインストールしました。

あと、私の環境では、Anacondaのインストーラ上で選べるオプションである「Add Anaconda to my PATH environment variable」にチェックが付いていると、PATHの追加に失敗するエラーが発生したので、このチェックは外してインストールしました。もし同じようなエラーが出た場合は、外してインストールし、後で手動でPATHを追加すると良いと思います。PATHに追加したのは以下の3つのパスです(インストール先がC:\Anaconda3の場合)
・C:\Anaconda3
・C:\Anaconda3\Scripts
・C:\Anaconda3\Library\bin

3.CUDA 8.0のインストール
NVIDIAの以下のページからCUDA 8.0をダウンロードし、インストールします。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

インストーラの「次へ」ボタンをクリックし続け、インストールするだけです。インストーラ上のパラメータは特にいじらず、すべてデフォルトのパラメータでインストールしました。

4.システム環境変数PATHの編集とシステム環境変数INCLUDEの新規追加
システム環境変数「PATH」の編集を行います。具体的には、以下のパスをPATHに追加します。
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin

さらに、システム環境変数「INCLUDE」を新規に追加します。そこに、以下の2つのパスを追加します。
・C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
・C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\ucrt

5.Chainerのインストール
まずpipを最新バージョンにしておきます。

> pip install --upgrade pip

次に、Chainerのインストールです。

> pip install chainer

以上で完了です。Chainerのサンプルとして用意されているMNISTの手書き文字識別サンプルをGPUで学習させるには、以下のように"-g 0"オプションを付加して実行してください。

> python train_mnist.py -g 0

なお、PythonをVisual Studioでプログラミングする場合、「Python Tools for Visual Studio」がインストールされていれば、Python Environment設定から、使用するPython.exeを指定して下さい。こうすることで、Visual Studio上でのPythonプログラミング時にインテリセンスが表示され、またデバッグ実行が可能になります。こちらのページが参考になります。
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/09/news047.html

26
29
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
26
29

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?