トップページインストール,使い方Windows の種々のソフトウェア(インストール,使い方)Eigen 3 のインストール(ソースコードを使用)(Windows 上)

Eigen 3 のインストール(ソースコードを使用)(Windows 上)

Eigen は, 次の機能を持つ C++ テンプレートライブラリ.SSEを使うように最適化されている.

Eigen のインストールは,複数の方法がある.

Windows で,Eigen 最新版をソースコードからビルドして,インストールする手順をスクリーンショット等で説明する.

目次

eigen の利用条件などは、利用者が確認すること

謝辞

eigen の作者に感謝します

前準備

Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022)もしくは Visual Studio 2022 のインストール(Windows 上)

Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022)もしくはVisual Studio 2022 を,前もってインストールしておく.NVIDIA CUDA の nvcc を機能させるため.

Git のインストール(Windows 上)

Git のページ https://git-scm.com/ からダウンロードしてインストール:

cmake のインストール(Windows 上)

cmake のダウンロードページ: https://cmake.org/download/

7-Zip のインストール(Windows 上)

7-Zip のページ: https://sevenzip.osdn.jp/

OpenBLAS のインストール

Boost のインストール

(オプション)数値演算ライブラリ等のインストール(vcpkg を使用)

必要な場合には,次のように操作する.

  1. 事前にvcpkg のインストールを行っておく.
  2. コマンドプロンプトを管理者として開き次のコマンドを実行する.
    c:\vcpkg\vcpkg --triplet x64-windows install blas fftw3[sse,sse2,avx,avx2,threads] gmp hwloc metis mpfr  openblas[threads] pthread superlu
    
  3. Windowsシステム環境変数 Pathに,c:\vcpkg\installed\x64-windows\bin追加することにより,パスを通す

    コマンドプロンプトを管理者として開き, 次のコマンドを実行する.

    call powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\vcpkg\installed\x64-windows\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    

NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストール

GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある. NVIDIA CUDA ツールキット は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである. NVIDIA 社のグラフィックス・カードが持つ GPU の機能を使うとき,NVIDIA CUDA ツールキット を利用することができる.

以下,インストールの注意点をまとめている. インストールと動作確認の詳細別ページで説明している.

① TensorFlow, PyTorch が必要とするNVIDIA CUDA ツールキットとNVIDIA cuDNN のバージョンの確認

② NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストール

Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8,NVIDIA cuDNN v8.6 のインストールと動作確認: 別ページで説明している.

古いバージョンの NVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNN のインストールも,だいたい,同じ手順になる.

以下,インストールの注意点をまとめている.

③ NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストールでの注意点まとめ

NVIDIA ドライバのインストールでの注意点まとめ(Windows 上)
NVIDIA CUDA ツールキットのインストールでの注意点まとめ(Windows 上)
NVIDIA cuDNN のインストールのインストールでの注意点まとめ(Windows 上)

eigen のインストール(Build Tools for Visual Studio を利用)(Windows 上)

前もって,eigen をインストールするディレクトリを決めておく

このページでは,c:\eigen 下にインストールするものとして説明する.

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として開く.
  2. eigen の作業ディレクトリを削除する(以前作業したときのものが残っていたら削除したいため)
    C:
    cd %HOMEPATH%
    rmdir /s /q eigen
    

    [image]
  3. eigen のソースコードをダウンロード
    cd %HOMEPATH%
    git clone https://gitlab.com/libeigen/eigen.git
    

    [image]
  4. cmake の実行

    cmake でのオプションについて

    cmake のオプションの 「Visual Studio 17 2022」のところは, 使用する Visual Studio のバージョンにあわせること. Visual Studio 2022 のときは,「Visual Studio 17 2022」. Visual Studio 2019 のときは,「Visual Studio 16 2019

    cmake の実行手順例は次の通り

    cd %HOMEPATH%
    cd eigen
    rmdir /s /q build
    mkdir build
    cd build
    del CMakeCache.txt
    cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^
        -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ^
        -DBoost_INCLUDE_DIR="c:/boost/build/include/boost-1_81" ^
        -DCUDA_NVCC_FLAGS="-allow-unsupported-compiler" ^
        -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="c:/eigen" ^
        -DEIGEN_TEST_CUDA=ON 
    

    [image]
    (以下省略)

    上に示した「実行手順例」でのcmake でのオプションを調整するとしたら

  5. cmake の実行結果の確認

    ※ 下の通りになるとは限らない.エラーメッセージが出るなど場合は,前で cmake を実行したときの設定を変えてやり直す

    [image]
  6. ソースコードからビルドし、インストールする
    cmake --build . --config RELEASE
    cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL
    
  7. 実行結果の確認

    [image]
  8. Windowsシステム環境変数 EIGEN_ROOT に,c:\eigen を設定

    コマンドプロンプトを管理者として開き, 次のコマンドを実行する.

    call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"EIGEN_ROOT\", \"c:\eigen\", \"Machine\")"