Chainer 最新版, CuPy 7.6 のインストール（Ubuntu 上）

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

CuPy は，numpy 相当の機能を持つ数値演算ライブラリで，動作には NVIDIA CUDA が必要．

【目次】

前準備
Cython のインストール
CuPy 最新版のインストール
Chainer 最新版のインストール

先人に感謝．

【関連する外部ページ】 https://docs.chainer.org/en/stable/install.html

前準備

Ubuntu のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは，端末で，次のコマンドを実行する．

Ubuntu のインストールは別ページ »で説明

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

C/C++ コンパイラー，make，パッケージツールのインストール（Ubuntu 上）

インストールするには，端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y install build-essential gcc g++ make libtool texinfo dpkg-dev pkg-config

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストールのインストール（Ubuntu 上）

Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストール: 別ページ »で説明

Git, cmake, curl, p7zip-full のインストール（Ubuntu 上）

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -y install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui curl p7zip-full

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール（Ubuntu 上）

Python のインストールは行わない（Ubuntu のシステム Python を用いる．）

Python, pip のコマンドでの起動のまとめ．

Ubuntu のシステム Python を用いるとき， python, pip は，次のコマンドで起動できる．

python3 （Ubuntu のシステム Python）
sudo pip3 （pip 3）

Ubuntu での Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール: 別ページ »で説明

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -y install python-is-python3 python3-dev python-dev-is-python3 python3-pip python3-setuptools python3-venv build-essential

Cython のインストール

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo pip3 install cython

CuPy 最新版のインストール

CuPy は，numpy 相当の機能を持つ数値演算ライブラリで，動作には NVIDIA CUDA が必要．

CuPy のインストール（ソースコードを使用）
端末で，次のコマンドを実行する．
エラーメッセージが出ていなければ OK．
sudo CUDA_PATH="/usr/local/cuda" CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda/lib64" pip3 install cupy --no-cache-dir -vvvv
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する．
pip3 show cupy

Chainer 最新版のインストール

Chainer のソースコードのインストール（ソースコードを使用）

端末で，次のコマンドを実行する．

終了までしばらく待つ．

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

終了の確認
エラーメッセージが出ていなければ OK．
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する．
pip3 show chainer

CuPy の動作テストと numpy との速度比較（配列の掛け算による）

インストールできたかを確認したい．

Python プログラムの実行

Windows では python （Python ランチャーは py）
Ubuntu では python3

Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

python

numpy での配列の掛け算

import numpy as np
N = 10000
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()

cupy での配列の掛け算

import numpy as np
import cupy as cp
N = 10000
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()