Help us understand the problem. What is going on with this article?

機械学習をgpuでぶん回すための、ubuntu, cuda, cudnn, chainer, cupyの設定

More than 1 year has passed since last update.

macで機械学習させていたのですが、あまりの計算の遅さにやっぱgpuっしょということで、ubuntuを使うことに。そのための設定手順を書きますー。クラウド使わない、目の前にgpuがあるタイプのローカル環境での設定です。
今回のセットアップ、他の記事でも書かれているように、自分もはまってしまいました。
きちんと一次情報を見に行くことは大事、ですね、、、、教訓。

大枠の流れは、
・ubuntuをインストール
・CUDA(NVIDIA社のGPUでGPGPUしたい人のためのプログラミング環境)のインストール
・cuDNN(NVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリ)のインストール
・chainer, cupyのインストール
です。キーワードとしては、
ubuntu 18.04 LTS CUDA Toolkit 9.0 cudnn-9.0-linux-x64-v7.2.1.38.tgz
です。

参考にした記事は、
「Ubuntu18.04にNvidia Driver, CUDA, cuDNNを入れる」
https://qiita.com/nakamura21/items/2b2ff6524710d167d618
「Ubuntu(16.04)にChainer+GPU環境を構築する」
https://chain-pylog.hatenablog.com/entry/2018/03/20/202555
です。

1. ubuntu 18.04 LTSをインストールするためのブートUSB作成

2023年4月までサポートと、最も長いサポートのあるUbuntu 18.04 LTSを採用。
SSDに以前のwinOSが入っていたので、それを起動しないように、マザボでbootの優先順位の設定など必要でした。こういうの久々だと忘れてる。
https://qiita.com/hktm/items/0bacdd144365c2da1165

2. ubuntuで、gpuを認識するための設定

ここはサクッと

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-387

# インストールが終わったら再起動
sudo reboot
# 確認も
nvidia-smi

https://websiteforstudents.com/install-proprietary-nvidia-gpu-drivers-on-ubuntu-16-04-17-10-18-04/

3.CUDAの設定

nvidia公式ページからダウンロード、書いてあるがままにコード
今回は、CUDA Toolkit 9.0 Linux Ubuntu 16.04 x86_64を選択。

スクリーンショット 2018-09-20 11.27.31.png

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal
表示されるがまま実装すればいける、はず。

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
s/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

4. cuDNNのインストール

はまったのここ。
DLするのに、登録必要なので注意。
選んだのは、cuDNN v7.2.1 for CUDA 9.0の欄の「cuDNN v7.2.1 Library for Linux」

#展開
tar xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.2.1.38.tgz

#コピー
sudo cp -a cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp -a cuda/include/* /usr/local/cuda/include/

はいきました 。PATHを通さないとですね。いつもこいつにやられるんです。
.bashrcの一番下に、以下のコードをコピペで。

LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

書き込み終わったら、
source ~/.bashrc忘れずに。
パスってナニ?って方はこちら
http://www.obenri.com/_operation/path_through.html

5. cupy, chainerのインストール

cupyもきちんと一次情報を読んで、インストール。
https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/install.html
案外ここも時間取られた泣

chainerもpipして。

pip install chainer

最後は、確認しましょう。

>>>import chainer
>>>import cupy
>>>chainer.cuda.check_cuda_available()

なにも表示されなければokです!
お疲れ様です。

UK-11
Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away