J'ai installé un nouveau PC et installé Chainer 1.5 sur Windows. Quand j'ai essayé d'utiliser le GPU, c'était un peu gênant, je vais donc laisser une note. Mon environnement est la version 64 bits de Windows 8.1.
Installez d'abord CUDA. Si vous avez d'abord installé Chainer sans environnement CUDA, il semble que vous deviez activer CUDA, puis réinstaller Chainer.
Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7 Il semble compiler le module lors de l'installation de Chainer, c'est donc nécessaire pour cela.
En dehors de celui ci-dessus, il est nécessaire d'utiliser nvcc (compilateur CUDA) lors de l'exécution de code compatible GPU. CUDA 7.5 semble prendre en charge VS 2010, 2012, 2013. Si vous disposez d'une version commerciale de Visual Studio, vous pouvez l'installer normalement.
Cette fois, c'était pour un usage domestique, j'ai donc essayé d'utiliser le logiciel gratuit Visual Studio 2013 Express, mais CUDA 7.5 ne semble pas officiellement prendre en charge la version Express. Le seul problème semblait être la différence entre le nom du répertoire et le nom du fichier, j'ai donc pu le déplacer en toute sécurité en suivant les étapes ci-dessous.
C: \ Program Files (x86) \ Microsoft Visual Studio 12.0 \ VC \ bin \ x86_amd64``` à `C: \ Program Files (x86) \ Microsoft Visual Studio 12.0 \ VC \ bin \ amd64` Copier dans.vcvarsx86_amd64.bat '' dans le répertoire en vcvars64.bat```Python pour Windows est distribué dans divers packages, et je ne sais pas lequel choisir. Je souhaite également utiliser Jupyter, donc cette fois j'ai décidé de l'installer à partir d'Anaconda.
Exécutez \ Microsoft Visual Studio 12.0 \ vc \ bin \ amd64 \ vcvars64.bat "` `` (le répertoire change en fonction de la version VS)
python train_mnist.py -g 0 ''`Recommended Posts