ぽんこつ自由研究

備忘録的な

MSI ゲーミングPCでDeepLearningしたい( Ubunt16.04 + Anaconda3 + CUDA8.0 + cuDNN6 + Chainer2.01 + α)

 

 

これまでの経緯

下記の設定済みの前提で、インストールを行っています。

  1. MSI ゲーミングPCにUbunt16.04LTSをインストールするまでの簡単な記録
  2. MSI ゲーミングPCにUbunt16.04を入れたあとの設定(Wifi, グラフィックドライバ)

1.Anaconda3

Pythonと、その他のライブラリが一式セットになってインストールされるので、便利です。また、付随するパッケージの管理もcondaというパッケージマネージャで出来るので、これも便利です。

しかし、今回、ダウンロードにかなり時間がかかりました。

 

やり方:

 

下記から、Python3.6のAnacondaをダウンロードします。

www.anaconda.com

 

ダウンロードしたフォルダに移動し、ファイルのパーミッションを変更します。

cd Downloads

chmod +x ./Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

その後、実行します。

bash ./Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

インストール終了後、

conda create -n py36 python=3.6 anaconda

2.CUDA 8.0

CUDA Toolkit Download | NVIDIA Developer

 こちらのリンク先から、CUDAをダウンロードしてきます。

 

深緑が選択したもので、今回のインストーラーは、deb(local)を使いました。

f:id:ponco2san:20170928191127p:plain

aptでインストールしてる人も見かけましたが、NIVIDIA公式に従って、apt-getでインストールします。

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt update

sudo apt install cuda

環境確認します。(*必須ではない)

 lspci | grep -i nvidia

cuBLASパッチ(?)も出ていたので、入れておいた。

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.deb

/usr/local/cudaができてるのを見に行く。 

 

3. .bashrcにパスを追加する。

.bashrcに下記を足す。(ponco2はユーザ名が入ります)

export PATH=/home/ponco2/anaconda3/bin:/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/home/ponco2/anaconda3/bin:/usr/local/cuda/bin${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

export LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64/stubs${LIBRARY_PATH:+:${LIBRARY_PATH}}

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/

export CPATH=/usr/local/cuda/include${CPATH:+:${CPATH}}

export PYTHONPATH=/home/ponco2/anaconda3/lib/python3.6/site-packages${PYTHONPATH:+:${PYTHONPATH}}

 

Anaconda使わないときよりも、パス多く追加しなくてはいけません。

4.cuDNN6

下記サイトから頂いてきて、展開します。

*メンバー登録が必要になります。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

  tar xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz

その後、ライブラリとヘッダをコピーします。

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

5.Chainer2.01

特に問題なく入りますが、Chainerインストールまでpip使ってなかったので、まずpipを入れます。

sudo apt install python-pip

 それからChainerを入れます。

pip install chainer

しかし、chainer2.01はcupyが独立しているので、

pip install cupy

も いたします。

 

以上です。

なるべく時系列に書いたような気がしますが、間違いもあるかもしれません。

Anacondaのパスと、cupy独立については、あまりブログで見かけなかったので、

参考になれば。