Chainer 環境設定からサンプルプログラムの実行まで (Mac)

この記事について

Mac に Chainer をインストールし、MNISTのサンプルプログラムをSpyderで動かすまでの手順です。

動作確認環境

macOS Sierra

準備

Homebrew のインストール

まずは Homebrewをインストールします。
Homebrew は Mac 向けのパッケージ管理システムで、Macで開発をするのであれば、ほぼ必須です。
DBMSやApacheなど諸々、基本的にHomebrewからインストールすることをおすすめします。

Mac で Terminal を起動し、以下を打ち込む事でインストールが完了します。

Command Line Tools for Xcodeのインストール

準備

$ xcode-select --install

インストール

$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

確認

$ brew doctor

Anacondaのインストール

事前準備（pyenv, virtual-envのインストール）

pyenvはpythonのに関する設定（pythonのバージョンやライブラリを仮想環境にインストールして切り替えて使うためのライブラリです。
Pythonを使用した開発は、基本的に仮想環境を作った上でライブラリのインストールなど環境構築を行います。

$ brew install pyenv
$ brew install pyenv-virtualenv

~/.bashrc

export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then
    export PATH="${PYENV_ROOT}/bin:$PATH"
    eval "$(pyenv init -)"
    eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
fi

設定の適用

$ source ~/.bashrc

確認

$ pyenv -v

Anaconda本体のインストール

インストールできる環境一覧確認

$ pyenv install --list | grep anaconda

anaconda-x.x.x が Python2系、 anaconda3-x.x.x がPython3系です。
今回はPython2系をインストールします。

インストール

$ pyenv install anaconda-4.0.0

構築した環境を確認します。

確認

$ pyenv versions

環境を構築しただけでは、使えないので、その環境を使うように設定します。

設定

$ pyenv global anaconda-4.0.0

systemから、anaconda-4.0.0に切り替わっています。

確認

$ pyenv versions
  system
* anaconda-4.0.0

ここまできたら、以後pyenvを直接触る必要は無くなり、anacondaだけを意識すればよくなります。

Anaconda での開発環境構築

まず、今ある仮想環境を確認してみます。

$ conda info -e

環境はroot担っていると思います。
ここに新しく、dslab という名前の環境を作ります。

$ conda create -n dslab python=2.7 anaconda
$ conda info -e

dslabというのができていると思います。
dslabの環境を使うように、環境を切り替えます。

$ source activate dslab

ここまでで、Chainer導入のための環境が整いました。

Chainer のインストール

前章で

$ source activate dslab

をした後、

$ conda list

と打ってみて下さい。

matplotlib や numpy, scipy, pands, scikit-learn, spyder, ipython, seaborn など、必要そうなものは予めすべて入っています。
この仮想環境dslab上にChainerをpipでインストールします。

$ pip install chainer

インストール完了です。
Spyderでサンプルプログラムを動かして、動作確認してみます。

以下の例では、 /Users/<yourname>/Programming という作業用ディレクトリを作成して作業します。

$ mkdir ~/Programming
$ cd ~/Programming
$ wget https://github.com/pfnet/chainer/archive/v1.22.0.tar.gz
$ tar xzf v1.22.0.tar.gz
$ spyder chainer-1.22.0/examples/mnist/train_mnist.py

ちなみに、wget で

(anaconda-4.0.0/envs/dslab) $ wget https://github.com/pfnet/chainer/archive/v1.22.0.tar.gz
-bash: wget: command not found

とエラーがでたら、

$ brew install wget

とすれば wget コマンドが使えるようになります。

サンプルプログラムの実行

右向き三角（Runボタン）を押すと学習が実行されます。
total が 100% になると学習完了です。

学習結果の確認

train_mnist.py と同じディレクトリ内にある result ディレクトリ内の loss.png を開いてみます。

$ open ~/Programming/chainer-1.22.0/examples/mnist/result

おまけ

Spyder でコマンドライン引数を入力するには、

を押します。