【2019年版】Windowsで始めるDeep Learning環境構築

こんにちは。今日は自分が新しくDeepLearning用のマシンを購入したので、それの環境構築が意外とすんなりいったので、メモとして記録していきます。
昔のCUDAといえばおぞましく入れるのが面倒な必須ライブラリでしたが、今となっては結構簡単に入るようです。

WindowsでDeep Learningしたい！！

Windows上で動く快適なDeepLearningを楽しむ基本的な手順としては

• Visual Studio C++環境をインストールし、CUDAを迎える準備を整える
• CUDA10を迎え入れる
• 必要なpythonパッケージを迎え入れる
• Visual Studio Codeを迎え入れる
• Visual Studio CodeをJupyter化

といった形を行うことで、コード生成や実験の早いDeepLearningの研究用の環境が整います。

今回使用した環境

今回、自宅で仕事を処理するために使おうと思い、新しくPCを新調しました！大体のスペックは以下の通りです。

• Intel i9-9900K 8core 16thread.
• RTX 2080 Ti 11GB GDDR6.
• 32GB DDR4 RAM
• 500GB NVMe SSD(正直1TBにすればよかった)

新調するために2013年に自作PCした時の知識を更新したのは

• 最新高性能GPUはRTX 2080Tiになって価格は18万円近くする
• RAMは規格がDDR4になってる。価格はサイズあたりそんなに下がってない。これから下がるらしい。速度も早くなってるらしい。
• SSDがPCIeで接続するようになって超高速化。10倍近い進化。
• 更にM.2規格でGPUを挿すPCIeの場所とは別の場所ができてる。
• SSDにSATA使うのはもはや時代遅れ。
• 価格がめちゃくちゃ安くなってる。1TB 2万円とか。早いのに大容量で安い。
• 一方でNVMeのSSDはめちゃ発熱するのでヒートシンクが必要

ご参考までにどうぞ。

1. Visual Studioを迎える

Visual Studioを迎える準備をします。CUDAを迎える前に、まずC＋＋ビルドできる環境にする必要があります。

詳しくはこちらの記事も有用なので参考にしてください。

Visual Studio をダウンロード

ここから、Community版をダウンロードし、インストール。

Visual Studioをインストール

ここ、画像が用意できなくて申し訳ないんですが、重要な点を記載しておきます。

• そのままインストールするとVisual Studioだけをインストールされてしまうので意味ない。
• 必ずC++の開発オプションをつける
• 必ずPython開発オプションをつける
• C++は大枠をCheckすれば大丈夫。Python開発のオプションではAnaconda3 64bit版などの必要なオプションをインストールするのも忘れないようにしよう。

しっかりと設定を行ったら、インストールを行いましょう。

2.CUDAを迎え入れる

ここからCUDA10をダウンロードしてインストールを行いましょう。
手順を進めていけばOKですが

• しっかり出てくる文章を読むこと。
• Visual Studioがインストールされていないけど大丈夫か？という英語メッセージが出たらC++系が入っていないので1番をもう一度確認しましょう。

3.必要なパッケージを入れる

このAnaconda Promptをどうにかして管理者権限で開きます。
このAnacondaはVisual Studioのオプションで入ったものですが、Python Versionは3.6.5になります。

Chainerを入れる

とりあえずChainerを入れてみましょう。

C:\Windows\system32> pip install msgpack
C:\Windows\system32> pip install cupy
C:\Windows\system32> pip install chainer

をそれぞれ入力しましょう。
msgpackはcupyに必要なパッケージです。

PyTorchを入れる

PyTorchは公式サイトを参考にやるとすんなり行きます。（行かなかったらコメントください）

C:\Windows\system32> pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
C:\Windows\system32> pip install torchvision

4.Visual Studio Codeを迎え入れる。

Visual Studio Codeを迎え入れましょう。

日本語化

拡張機能でJapaneseと検索すると、日本語化パッケージがあるのでこれを選択。

Python対応

拡張機能でPythonと検索すると、Python対応パッケージが出るのでそれをインストール

Jupyter対応

詳しくはこちらが非常に参考になります。
Visual studio CodeのJupyterについてはこちらが参考になります。

5.Enjoy!

Let's 研究ライフ！
そのうちベンチマーク的なコードを載せれたら載せたいと思います。