Créer un environnement Chainer à l'aide de CUDA et cuDNN sur une instance p2

Ce que j'ai fait

J'ai créé un environnement Chainer qui peut utiliser CUDA et cuDNN sur p2.xlarge d'AWS.

supposition

J'ai utilisé la version suivante. (Au moment de la mise en œuvre)

version
OS Ubuntu14.04
pyenv 1.0.8
Anaconda 4.3.0
python 3.6.2
CUDA 8.0
cuDNN v5.1
Chainer 1.2.21

Installation des bibliothèques requises

sudo apt-get install -y git gcc make openssl libssl-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev

Installez pyenv

Pour l'installation de pyenv, reportez-vous à ce qui suit. http://qiita.com/y__sama/items/5b62d31cb7e6ed50f02c

git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Installation d'Anaconda

Pour l'installation d'Anaconda, reportez-vous à ce qui suit. http://qiita.com/y__sama/items/5b62d31cb7e6ed50f02c

pyenv install -l | grep anaconda
pyenv install anaconda3-4.3.0
pyenv rehash
pyenv global anaconda3-4.3.0
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-4.3.0/bin/:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
conda update conda
python --version

Installation de CUDA

wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda -y
echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${CUDA_HOME}/lib64' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$PATH:${CUDA_HOME}/bin' >> ~/.bashrc

Installation de cuDNN

Obtenu séparément du site nvidia.

mkdir .cudnn
tar xvzf ./cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
mv ./cuda ./.cudnn
mv ./.cudnn/cuda ./.cudnn/5.1
sudo ln -s ~/.cudnn/5.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo ln -s ~/.cudnn/5.1/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

Installation de chaînes

pip install chainer

Contrôle de fonctionnement

mkdir mnist
wget https://raw.githubusercontent.com/pfnet/chainer/master/examples/mnist/train_mnist.py ./mnist
#Utiliser le GPU
time python ./mnist/train_mnist.py -g 0 -e 10
#GPU non utilisé
time python ./mnist/train_mnist.py -g -1 -e 10

S'il y a une différence dans le temps d'exécution, cela réussit.

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