Jetson NanoでChainerのDCGANサンプルを動かす試み

はじめに

ChainerがインストールできたのでDCGANのサンプルを動かした(完了したとは言わない)。

準備

最初にソースコードをダウンロードしexsamplesにあるdcganを複製する。

ターミナル

yamamo-to@jetson-nano:~$ cd ~/Documents/Chainer
yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/Chainer$ mkdir src
yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/Chainer$ cd src
yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/Chainer/src$ git clone https://github.com/chainer/chainer.git
yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/Chainer/src$ cd ..
yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/Chainer$ cp -a src/chainer/examples/dcgan .

次にpillowをインストールする。

ターミナル

yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/Chainer$ pipenv install pillow

実行

train_dcgan.pyを実行する。

ターミナル

yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/Chainer$ cd dcgan
yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/Chainer/dcgan$
yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/Chainer/dcgan$ pipenv run python3 train_dcgan.py --gpu 0
Device: @cupy:0
# Minibatch-size: 50
# n_hidden: 100
# epoch: 1000

epoch       iteration   gen/loss    dis/loss  ................]  0.01%
0           100         1.19205     1.71583     
     total [..................................................]  0.01%
this epoch [#######...........................................] 15.00%
       150 iter, 0 epoch / 1000 epochs
   0.39819 iters/sec. Estimated time to finish: 29 days, 1:29:34.296910.

動くには動いたが・・・、Estimated timeが29日はさすがに止めるべきか、と考えていたら、熱暴走のためか程なくして落ちた。そろそろFANを買わないとダメそうだ。なおGPUはほぼ100%に張り付き電力は12W前後。

おまけ

同じサンプルをGeforce RTX 2080Tiで実行した場合は14時間程度。

ターミナル

$ python train_dcgan.py --gpu 0
Device: @cupy:0
# Minibatch-size: 50
# n_hidden: 100
# epoch: 1000

epoch       iteration   gen/loss    dis/loss  ................]  0.01%
0           100         1.22846     1.72645     
0           200         0.995711    1.47174     
0           300         0.901619    1.37142     
     total [..................................................]  0.03%
this epoch [###############...................................] 30.00%
       300 iter, 0 epoch / 1000 epochs
...
   19.606 iters/sec. Estimated time to finish: 14:08:55.287960.

ターミナル

$ nvidia-smi 
Mon May 27 19:24:04 2019       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.67       Driver Version: 418.67       CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce RTX 208...  On   | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| 53%   71C    P2   244W / 250W |   1010MiB / 10989MiB |    100%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0     21512      C   python                                       999MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+