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ChainerDay 5

Chainer 4.0.0b1 on Windows10 with CUDA 9.0

More than 1 year has passed since last update.


TL;DR


  • install Chainer 4.0.0b1 with CUDA Toolkit 9.0 on Win10


PC構成

CPU: AMD A10-7700K

GPU: NVIDIA GTX 1080Ti

OS : Win 10 Home Edit. (64bit)


必要ソフト


  • Visual C++ Build Tools 2015 (Free)

  • Anaconda (64bit)

  • CUDA Toolkit 9.0

  • cuDNN 7


C++コンパイラ


  • Visual C++ 2015 Build Tools

http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools


インストール構成


  • ATL/MFC SDK

  • .NET Framework SDK


PATH


C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin



Anaconda

今回はPython3.X系のWindows向け64bitのものを選んだ。(Python 3.6.1、Anaconda 4.4.0を利用)

インストール時にPathを通すか聞いてくれるので、通すにチェックを入れると楽。

https://www.anaconda.com/download/


CUDA Toolkit

9.0は普通にダウンロードできる

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

今回はv9.0.176を利用した。

※8.0以前を使いたい場合は、公式アーカイブから取ってくる。

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive


  • INCLUDE

環境変数にINCLUDEを作成する。


C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\ucrt



cuDNN

cupyにはcuDNNが必要。今回はcuDNN v7.0.4 (Nov 13, 2017)を使った。

https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-toolkit

なお、NVIDIAのサイトへ開発者としての登録が必要。

解凍して

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

に入れる。


cupy

pip install --no-cache-dir cupy==4.0.0b1


Test

gitクライアントが既に入ってる場合のやり方。

git clone https://github.com/cupy/cupy

cd cupy/examples


K-Means

cd kmeans

python ./kmeans.py


outpu

 CPU :  20.601157 sec

GPU : 8.920502 sec


Chainer

pip install --no-cache-dir chainer==4.0.0b1


Test

gitクライアントが既に入ってる場合のやり方。

git clone https://github.com/chainer/chainer

cd chainer/examples


DC-GAN

cd dcgan

python ./train_dcgan.py -g 0

※-gで指定しているのはGPUのID。


output

C:\Programsi\Anaconda3\lib\site-packages\cupy\core\fusion.py:659: FutureWarning: cupy.core.fusion is experimental. The interface can change in the future.

util.experimental('cupy.core.fusion')
GPU: 0
# Minibatch-size: 50
# n_hidden: 100
# epoch: 1000

epoch iteration gen/loss dis/loss ................] 0.01%
0 100 1.30576 1.80486
0 200 1.02042 1.48088
0 300 0.81469 1.40954
0 400 0.818605 1.38465
0 500 0.838211 1.38142
0 600 0.875678 1.34252
0 700 1.07016 1.24556
0 800 1.12548 1.31201
0 900 1.15804 1.21789
1 1000 1.26741 1.12504
1 1100 0.960491 1.33918
1 1200 0.95957 1.28511
1 1300 0.999848 1.30188
total [..................................................] 0.13%
this epoch [#################.................................] 34.00%
1340 iter, 1 epoch / 1000 epochs
8.8668 iters/sec. Estimated time to finish: 1 day, 7:17:08.664292.

こんな感じで動いた。


Thanks for

windowsでcudaが動かないときの対処法 (Twitterモーメント)

Windows 10 + Visual Studio 2017 previewの環境でのpip経由のChainerインストール(with GPU)

tensorflowとcupyのwindows環境インストール(cuDNN、CUDA)(2017/10/27時点の情報)