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Windows環境にChainerを installする手順

2016年9月5日 Chainer

Windows 10 環境にChainerをSetupする機会があったのでまとめです。(普段はUbuntuなので) 執筆時点ではChainerのVersionは1.14.0です。

Anacondaのインストール

Windowsにはpythonが入っていないので、pythonと関連ライブラリのインストールから行う必要があります。 今回はpythonの環境管理ツールとして定着してきたanacondaを利用します。 こちらの記事も参考になります。(http://qiita.com/akrian/items/953082aa8f00479dbb01) コマンドはコマンドプロンプト上で実行してください。   ・Anacondaをダウンロードし実行 特にpython2.*で動かす必要がないならば、python 3.5でいいと思います。 https://www.continuum.io/downloads   ・仮想環境の構築 anacondaと指定すると、主要なライブラリがimportされます。

conda create -n py3 python=3.5 anaconda

  ・仮想環境へ移動

activate py3

(抜けるのはdeactivate)

Chainerのセットアップ

さて、そのままpipで入れたいところですが、関連ライブラリがないのでエラーが出てきます。

pip install chainer

<中略>

**************************************************
*** WARNING: nvcc not in path.
*** WARNING: Please set path to nvcc.
**************************************************
Include directories: []
Library directories: []

----------------------------------------
Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in C:\Users\takashiy\AppData\Local\Temp\pip-build-mikw99fr\chainer\

    ・nvccのインストール http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools   ・chainerのインストール

pip install chainer

これでセットアップ完了です。

 

インストールの確認

python
Python 3.5.2 |Anaconda 4.1.1 (64-bit)| (default, Jul  5 2016, 11:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import chainer
>>>

これでエラーが出なければ問題なくセットアップできています。

 

MNISTの実行

ついでにMNISTが動くかも確認してみます。 ・mnistのサンプルコードダウンロード https://github.com/pfnet/chainer/blob/master/examples/mnist/train_mnist.py   こちらをgitからダウンロードした後、 ・実行

>python train_mnist.py
GPU: -1
# unit: 1000
# Minibatch-size: 100
# epoch: 20

Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz...
epoch       main/loss   validation/main/loss  main/accuracy  validation/main/accuracy
1           0.187132    0.0951512             0.943533       0.9718
2           0.0722922   0.072978              0.976717       0.9765
     total [#######...........................................] 14.17%3           0.0488767   0.071968              0.9841         0.9785
     total [#########.........................................] 19.17%4           0.0351925   0.0704328             0.988433       0.979
5           0.0265801   0.0821869             0.991233       0.9778             
6           0.0244717   0.085142              0.992033       0.9786             
7           0.0196193   0.0777264             0.9935         0.9802             
8           0.0177905   0.0694794             0.99435        0.9828             
     total [######################............................] 44.17%
this epoch [#########################################.........] 83.33%
<中略>

16 0.00913828 0.0834575 0.997267 0.9839 
17 0.0106872 0.126848 0.9968 0.9781 
18 0.00933584 0.129293 0.996883 0.9785 
19 0.0119926 0.0920598 0.996517 0.9844 
20 0.00749721 0.111909 0.998017 0.9816

GPUを積んでいないPCなので時間がかかりますが、無事に動いているのが確認できます。

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