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Chainer 最新版, CuPy 最新版 (バージョン 7.0.0 a1) のビルドとインストール(ソースコードを使用)(Ubuntu 18.04 上)

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Chainerは,Python ベースの,ディープラーニングのフレームワーク

目次

  1. 前準備
  2. Cython 最新版のインストール
  3. CuPy 最新版のインストール
  4. Chainer 最新版のインストール

先人に感謝.

参考 Web ページ: https://docs.chainer.org/en/stable/install.html


前準備

Ubuntu のシステム更新

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt update 
sudo apt -yV upgrade
sudo shutdown -r now

Python3 開発用ファイル,セットアップツール,pip,numpy のインストール

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install python3-dev python3-setuptools python3-pip python3-numpy

git, cmake, wget, p7zip-full のインストール

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui wget p7zip-full

build-essential のインストール

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install build-essential 

NVIDIA グラフィックスカードの確認とドライバのインストール,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN 再配布パッケージのインストール

Ubuntu での手順は,「別のページ」で説明している. NVIDIA グラフィックスカードがある場合のみ行うこと.


Cython 最新版のインストール

端末で,次のコマンドを実行.

終了までしばらく待つ.

cd /tmp
rm -rf cython
git clone https://github.com/cython/cython 
cd cython
python3 setup.py build
sudo python3 setup.py install 

CuPy 最新版のインストール

  1. CuPy のソースコードのダウンロードとビルドとインストール

    端末で,次のコマンドを実行.

    終了までしばらく待つ.

    cd /tmp
    rm -rf cupy
    git clone https://github.com/cupy/cupy.git
    cd /tmp/cupy
    sudo CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" pip3 -v install .
    

  2. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていなければ OK.

  3. cupy がインストールできたことの確認

    端末で,次のコマンドを実行.

    pip3 show cupy
    

    エラーメッセージが出なければOK.


Chainer 最新版のインストール

  1. Chainer のソースコードのダウンロードとビルドとインストール

    端末で,次のコマンドを実行.

    終了までしばらく待つ.

    cd /tmp
    rm -rf chainer
    git clone https://github.com/chainer/chainer.git
    cd /tmp/chainer
    sudo CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.0" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-10.0/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-10.0/lib64" pip3 -v install .
    

  2. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていなければ OK.

  3. cupy がインストールできたことの確認

    端末で,次のコマンドを実行.

    pip3 show chainer
    

    エラーメッセージが出なければOK.


CuPy の動作テストと numpy との速度比較(配列の掛け算による)

  1. numpy での配列の掛け算
    import numpy as np
    N = 4000
    X = np.random.rand(N, N)
    Y = np.random.rand(N, N)
    import time
    start_time = time.time()
    Z = np.dot(X, Y)
    print(time.time() - start_time)
    exit()
    

  2. cupy での配列の掛け算
    import numpy as np
    import cupy as cp
    N = 4000
    X = cp.asarray( np.random.rand(N, N) )
    Y = cp.asarray( np.random.rand(N, N) )
    import time
    start_time = time.time()
    Z = cp.dot(X, Y)
    print(time.time() - start_time)
    exit()