WindowsでGPU有りのKerasをインストールする方法

注意!!(2018-10-18追記)

本記事において以降で説明する手順で一応インストールは通りますし、Dense層ではそれなりに高速化します。
しかしこの環境下においてCNNを使うとGPU無しよりも遅くなる現象に出くわしました。
同じマシンで別の環境設定方法、Visual Studio 2015/CUDA Toolkit 9/CUDNN/tensorflow-gpuを使うセットアップで問題は発生しませんでした。
Keras & Tensorflow (GPU有)の環境構築 on Windows with Anaconda – 粗大メモ置き場

なおこの過程でCUDA Toolkitのインストールにてこずり(インストールできない)、結局下記サイトのようにnvidia関係をいったん全部アンインストールするという手順を取ることで解決できました。
CUDA9.1のインストールでハマった話(NVIDIAインストーラーが失敗しました/Visual Studio Integration) | 技術的特異点

今は基本的にはkeras-gpuではなくCUDA Toolkit+CUDNN+tensorflow-gpuを選択するべきだと考えています。
[注意終わり]


Deep Learningをセットアップするにあたって、OSはLinuxを使うべきであってWindowsは選択すべきではありません。[参考文献]
しかし諸々の事情から屈辱にもWindowsを使わざるを得ないケースもあります。たとえば会社ではWindows以外は使うことを許されていないとか。。

Windowsでも最短経路を取れればインストールの手順はとても短いです。
ただ、参考書にはUbuntuを前提にしていて説明されてなかったりするため、その情報を見つけるのに時間がかかってしまいました。
ここではポピュラーなDeep LearningのフレームワークであるKerasを私がWindowsマシンにインストールした記録を残しておきます。
いくらか同様の屈辱的な状況に置かれた人の助けになれば幸いです。

作業フローは下記の通りになります。

  1. Anacondaをインストールする
  2. Anaconda Promptからkeras-gpuをインストールする

以上でございます。
TensorflowとかCUDAとかCUDNNとかを個別にインストールする必要はありません。
上記の手順を踏めば勝手に入ります。

1. Anacondaのインストール

まず本家サイトからインストーラをダウンロードします。
私はPython 3系統を選択しました。
あと64bitバージョンでなければTensorFlowは入りませんので、こちらを選択してください。
もし32bitOSという屈辱的な環境に置かれている場合は導入を諦めてください。

インストーラの操作は全部デフォルトの設定のままで構わないので、NextとOKを選択してインストールします。

2. keras-gpuのインストール

AnacondaのインストールがうまくいけばスタートメニューにAnaconda Promptというアプリケーションが見つかりますので、これを起動してください。
下記のコマンドを順次実行するとkeras-gpuとそれに必要なモロモロのソフトウェアが自動でインストールされます。

conda create -n mykeras-gpu
activate mykeras-gpu
conda install keras-gpu

これでmykeras-gpuという環境にkeras-gpuがインストールされました。

おまけ

pythonを使って機械学習をするのならjupyter notebookを入れるのも常道です。
jupyter notebookはAnaconda Promptから

conda install notebook

で入ります。

【参考サイト】

入門 Keras (1) Windows に Tensorflow と Keras をセットアップ | 株式会社インフィニットループ技術ブログ
基本はこのサイトのフローに準じています。

参考文献

コメントを残す