不用意にchainer5.0.0b3を入れたメモ

環境構築の覚書

今回はchainerの対応

まず,pythonを入れる。

Windows10の64ビット対応で普通に入れたら十分だが,今回は3.7.0か3.6.6かで迷う。

保守的に3.6.6としておく。

 

VS2017これは最新を入れてみる。

今はこれでいいらしい。必須事項はC++の開発環境。

vs_community__1199910325.1533881368.exe

 

で,CUDA toolkitのバージョンは最新の9.2を入れてみる。

cuda_9.2.148_win10.exe

 

環境変数 

PATH:

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.14.26428\bin\Hostx64\x64

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\bin\10.0.17134.0\x64

INCLUDE:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\include
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.17134.0\ucrt

 

ここで,「pip install cupy-cuda92」

これでcudnnも入ってくるそうな。

それから,「pip install chainer」ってやったら,バージョン古いって叱られる。

cupy-cuda92がそもそもchainer5.0.0用だったらしいので,これを入れることにする。

githubから5.0.0b3を落としてきて,「setup.py install」

無事入ったらしい。

 

>>python -c 'import chainer; chainer.print_runtime_info()'
Chainer: 5.0.0b3
NumPy: 1.15.0
CuPy:
CuPy Version : 5.0.0b3
CUDA Root : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2
CUDA Build Version : 9020
CUDA Driver Version : 9020
CUDA Runtime Version : 9020
cuDNN Build Version : 7104
cuDNN Version : 7104
NCCL Build Version : None

 

再インストールが面倒なので不具合なければこれで遊ぶとする。

普通の人はcuda9.1を使おう。

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10月末に5.0.0が正式リリースされたので

上記が今の最新インストールになる。

もちろん,chainerをGithubから落とす必要はない。

そして,pythonは3.6.7が最新。

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12月末追記

pythonが3.7.2,chainerが5.1.0でcupy-cuda100が最新。

chainer6.0.0はまだβ版。