WindowsでChainerを使うための環境構築(Python)

はじめに

  • 自分のメモ用なので雑です。
  • Anacondaは使いません。
  • （この記事は4か月半も下書きの状態で放置していて、このままなのもアレなので公開することにしました。情報が古かったりChainerのインストールが雑です･･･。）

自分の環境

Windows 10
Python 3.6.2
pip 9.0.1
Visual Studio 2015 Community(C++がビルドができる状態なら構築が楽)

前準備

  • すでにChainerやCuPyを入れている場合は一度全てアンインストールしましょう。
  • インストールするものは上から順にインストールしましょう。

インストールするもの

Visual C++ Build Tools

Download the Visual C++ Build Tools (standalone C++ compiler, libraries and tools)

  • これはVisual Studio 2015をインストールしていてC++がビルドできる環境がある人はスルーしてください。
  • Visual Studio 2015をインストールしていて、C++のビルド環境がない人は以下の手順を沿ってインストールしてください。
    • Visual Studio 2015を立ち上げ、「ファイル」->「新規作成」-> 「プロジェクト」でウィンドウが開きます。左側の「テンプレート」->「Visual C++」で「Visual C++ 2015 Tools for Windows Desktop」の項目が出るのでインストールしてください。
    • もし、「Visual C++ 2015 Tools for Windows Desktop」がない場合は「コントロールパネル」->「プログラム」->「プログラムと機能」から「Microsoft Visual Studio Community 2015 with Updates」を右クリックし、「変更」を押します。
      インストーラーが立ち上がるので「変更」を押します。
      すると、チェックボックスが出てくるので、「ユニバーサルWindowsアプリ開発ツール」にチェックを入れ、右下の「次へ」を押し、右下の「更新」を押せばインストールが始まり、終われば完了です。

CUDA Toolkit 8.0

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
CUDA 8.0をインストール
"C:\Program Files\"の中に"NVIDIA GPU Computing Toolkit"という名前のフォルダを作りその中にインストールしました。
GA2のほうを入れました。

cuDNN

NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer
cuDNN v6.0をインストール
アカウント登録が必要です。
解凍して出てきた「bin」、「include」、「lib」の３つのフォルダをCUDA Toolkit 8.0をインストールしたフォルダの以下のディレクトリに入れてください。
"CUDA\v8.0\"

CuPy

上記の３つをインストールできたらコマンドプロンプトを開いてpipでインストールします。

C:\Users\Name>pip install cupy

もしかしたら「UnicodeDecodeError～」とエラーが出るかもしれません。
原因はコマンドプロンプトのデフォルトの文字コードが「932(Shift-JIS)」だからです。
文字コードを変えるために、

C:\Users\Name>chcp 65001

と打ってください。
これで文字コードを「65001(UTF-8)」に変更させます。
この状態で先ほどのインストールを実行してください。

Active code page: 65001 // これはchcpを実行すると表示されます

C:\Users\Name>pip install cupy

これでエラーが出ることなくインストールができると思います。
インストールが終了したら念のため文字コードを「932」に戻しておきます。

C:\Users\Name>chcp 932

Chainer

pip install chainer

これでChainerがインストールされます。

以上で環境構築は終了です。


あとはJupyterなどを使ってお手軽に実行すると効率がいいかもしれません。
eorf.hatenablog.com