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.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。
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
その後、実行します。
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。
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)
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。