PythonMania

普段はロボットとAIを組み合わせて色々作ってます。Python関係以外も色々投稿していくと思います。

【Python】ChainerCV + GPU環境を構築する

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環境

Windows10 64bit
Python : 3.6.5
chianercv : 0.12.0
CUDA : 9.0
cudnn : 7.2.1
VisualStudioCommunity2017(後述)
cupy:5.4.0




CUDAのインストール

developer.nvidia.com


上記サイトからCUDA ToolKitをダウンロードしてきてインストールします。


過去のバージョンについては画面下部の「Legacy Release」のところからダウンロードできます。



cudnnのインストール

developer.nvidia.com


上記サイトからCUDAのバージョンにあったcudnnをダウンロードしてきます。

※cudnnをダウンロードするにはNVIDIAのメンバーシップ(無料)への登録が必要です

ダウンロードしてきたzipファイルを解凍し、中身を以下の場所に移動させます。

cudnn64_7.dll →C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\ にコピー

cudnn.h → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include にコピー

cudnn.lib → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64 にコピー



VisualStudioCommunity(コンパイラ)のセットアップ



docs.microsoft.com



VisiualStudioの最新版は2019ですが、2015のBuildToolsを使用する関係から

VisualStudio2017をインストールします


必要なのはVisualStudio2015のBuildToolsですが、現在公式のサイトからは入手できなくなっています。


ダウンロードしたexeファイルを起動し、インストーラが起動したら


C++ BuildToolsにチェックを入れ、画面右下に表示される

「デスクトップ用のVC++2015.3 v140~」と書かれた項目にチェックを入れてインストールします。




chainerCVのインストール

pip install chainercv

cupyのインストール

pip install cupy[f:id:mizuhiki0111:20190430172704p:plain][f:id:mizuhiki0111:20190430172704p:plain]