NVIDIA DIGITS 6.0をWindowsで使う!

Posted on 6/10/2018
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はじめに

以前のブログにてDIGITS4.0をWindowsにインストールする手順を取り上げてから2年立ちましたが、ディープラーニングの普及は益々進み、 老若男女問わずこの技術の習得に関心が高まるこのごろですね。 そんな中、「プログラミングができなくてもディープラーニングできるよ!」という触れ込みでNVIDIA社さんがトレーニング(通称DLI)をオンラインや特別イベントなどでも主催し、少なからずAIに触ったという方は増えてきている様子ですが、 環境構築の面では未だまだ敷居が高いようです。 なにより厳しいのは一般企業の方は"Windows文化"ですよね。WindowsでのノンプラグラミングディープラーニングはSONYさんのNNablaもありますが、特にDLIを受講された方はDIGITSの方になれていると思いますので、内容を少しブラッシュアップしました。

DIGITSは5.0でも6.0でも良いですが、GANをやりたいときは6.0らしいっす。新しいのにしておきましょう。

環境

必須

Anaconda/MinicondaのPythonは2でも3でも良いですが、私自身はPython3.X (現時点では3.6)を普段はメインで使っており将来性の観点から3.Xの導入をおすすめします。

インストール時にAdd Anaconda to my PATH environment variableを有効にしてください.

推奨

これからインストールするもの

CaffeはNVIDIAがお手入れしている通称NVCaffeが一番良いのですが、WindowsでCaffeビルドするのが少し骨だと思いますので、Prebuild版で済ませます。

PowerShellの準備

以降、コマンドプロンプトかPowerShellを使います。PowerShellを前提に書いていくので、こちらを使う場合、機能制限を取っ払ってくださいね。

WindowsでPowerShellスクリプトの実行セキュリティポリシーを変更する:Tech TIPS - @IT

Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7

python 2.7で使うコンパイラの入手とインストールをしておきます

こちらから入手http://aka.ms/vcpython27

Caffeの導入

別途用意したNVCaffeを使います。GPU版かCPU only版かはご自分の環境に合わせてどちらか一つを選択。Chachay/caffe: Caffe: a fast open framework for deep learning.

ダウンロードが終わったら、C:\CaffeやD:\CaffeなどにZipを展開します。好きなところで良いですがPathにスペース(" ")が含まれないほうが楽でしょう。展開後は下記のような構成になっているはず。あとでPATHを使いますので覚えといて。

C:\CAFFE
├─bin
├─include
├─lib
├─python
└─share

Graphvizのインストール

condaのパッケージにありましたね。

conda install graphviz
dot -V

dot -Vが通らなければ、anacondaインストール時に環境変数を設定してなかったことが原因だと思いますので、直してください

生でインストールする場合はこちら

Graphviz - Windows Packagesからダウンロードしてきて、インストール。インストール先を環境変数PATHにbinフォルダを追加します。 こちらのページが詳しいです。

Graphvizインストール手順

DIGITSのクローン

DIGITSを置きたいフォルダでPowerShellを開きます。フォルダのところでShift押しながら右クリックして「PowerShellウィンドウをここで開く」

git clone -b digits-6.0 https://github.com/NVIDIA/DIGITS.git
# DIGITS 5.0を使いたいときは
# git clone -b digits-5.0 https://github.com/NVIDIA/DIGITS.git

zipで落とすならこちら

Python2.7 仮想環境の構築

便利ファイルのダウンロード

以下のレポジトリからrequirements_conda.txt, requirements_pip.txtを入手してください。私のAnaconda環境が悪いのかconda create --file env.ymlがうまく動かなかったので、 マニュアルな方法を案内いたしますが、env.yml読めそうな人は同梱のymlで試してみてください。

Chachay/DIGITS_Windows_Packages

パッケージ類のインストール

DIGITSのオリジナルで付属しているrequirements.txtは、Windowsでは動作が怪しいパッケージだったり、 BVLC版Prebuild Caffeとの相性だったりが悪いので手直ししたものを使います。

もしcondaをpowershellに対応させてなかったら初期化を実行し、一旦閉じます。

conda init powershell

powershellを開き直して続きをします。

git clone https://github.com/Chachay/DIGITS_Windows_Packages
cd DIGITS_Windows_Packages
conda create -n DIGITS python=2.7
conda activate DIGITS
conda install -c free --file requirements_conda.txt --yes
pip install -r requirements_pip.txt

scikit-fmmが謎の問題をconda上で起こしますので、手直しします。参考:wheel files not working on Conda with Windows · Issue #27 · scikit-fmm/scikit-fmm

pip uninstall scikit-fmm
pip install --no-binary :all: scikit-fmm
cd ..

さらにGPUを利用する場合はCUDA10.1ツールキットを入れます。

conda install cudatoolkit=10.1.168

仮想環境の環境変数設定

CaffeのバイナリとPyCaffeへのPathを通します

$tmpPythonPath = (gcm python).Definition
$tmpPythonPath = $tmpPythonPath.Substring(0, $tmpPythonPath.Length - 10)
pushd $tmpPythonPath # 仮想環境のルートフォルダまで移動
mkdir .\etc\conda\activate.d
mkdir .\etc\conda\deactivate.d
New-Item -type File .\etc\conda\activate.d\env_vars.ps1
New-Item -type File .\etc\conda\deactivate.d\env_vars.ps1

で、両方のフォルダのenv_vars.batを編集します。

activateの方. Caffeの置き場は覚えていますね?

ファイルを開きます。vimなどを持っていれば、そちらを使って下さい。

notepad .\etc\conda\activate.d\env_vars.ps1

env_vars.ps1のファイルの中身はこちらの通り。

$env:PYTHONPATH="C:\caffe\python;" + $env:PYTHONPATH
$env:OLDPATH=$env:PATH
$env:PATH=$env:ProgramFiles + "\NVIDIA Corporation\NVSMI;" + $env:PATH + ";C:\caffe\bin"

deactivateの方も同様に。似てますけど…

# set PYTHONPATH=%PYTHONPATH:C:\caffe\python:=%
$env:PATH=$env:OLDPATH
$env:OLDPATH=

DIGITS起動

新しくPowerShellを開き直し、git cloneした中に入ってください。

cd digits
ls # .githubに続いてdigitsフォルダが見えるはず…
# digitsの学習結果等保存するフォルダ
mkdir c:\digits\jobs
# DIGITSのために作ったpython仮想環境の有効化
conda activate DIGITS
$env:DIGITS_JOBS_DIR=c:\digits\jobs
# digits起動
python -m digits

ブラウザでhttp://localhost:5000/へアクセスするとDIGITSのホーム画面に。

注意事項

本家BVLCのWindowsブランチが賞味期限切れとなり、プリビルドのバイナリを入手できなくなっています。

今後入手が難しいことが出てきたらBVLC/caffe at windowsの説明の通り本家版Windowsブランチを自分でビルドするか、NVCaffe 0.15をWindowsでビルド(GPU対応) - Qiitaを参照してください。

参考

NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE TRAINING CATALOG
DLIのコースカタログです。入門者向けはDIGITSを利用したものが多めです。
User Guide — virtualenv 16.0.0 documentation
PowerShellのスクリプト実行ポリシーについて
Managing environments — Conda documentation
activate時にスクリプトを実行する方法

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