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ローカルPCのGPUで機械学習

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  • by aromalife
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ローカルPCのGPUを使用して機械学習できるようにしてみました。
以外とてこずりましたが、下記サイトがとても参考になりました。

Qiita
 
ゲーミングPCで機械学習をして、CPU/GPUの性能の違いをColaboとも比較してみた話【...
https://qiita.com/youwht/items/b6fa208bcf0688ff51b0
ひとことで言うと格安ゲーミングPC(Windows)を購入して、Anacondaの仮想環境でCPU/GPUを切り替えられるようにして、Tensorflow-GPU(v2.0)のコードを動かして、Colaboratoryの...

1．インストールするバージョンを確認する

私もはまりましたが、結果的にはtensorflow-gpu, CUDA, cuDNNのバージョンを対応するものでそろえるのが一番のポイントでした。

特に私の場合は、tensorflow-gpu v 1.14を基準に各バージョンをそろえました。

バージョンPython バージョンコンパイラビルドツールcuDNNCUDA
tensorflow_gpu-1.14.03.5～3.7MSVC 2017Bazel 0.24.1-0.25.27.410
TensorFlow
 
Build from source on Windows  |  TensorFlow
https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu

最新の tensorflow を利用しようとするとプログラム実行時にエラーに遭遇するのでv1.14をおすすめします。

2．Tensorflow-gpuをインストールする

tensoflow-gpuをインストールしてください。

3．CUDAをインストールする

3.1．以下のサイトから対応するファイルをダウンロードしてください。

NVIDIA Developer
 
CUDA Toolkit Archive
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
Previous releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you want from the list below, and be sure to check www.nvidia.com/drivers for more recent production drivers appropriate for your hardware configuration.

3.2．インストールしてください。以下の設定がおすすめ

  • 「カスタム(詳細)」を選択
  • CUDA-Visual Studio Integrationのチェックをはずす

4．cuDNNをインストールする

4.1．以下のサイトから対応するファイルをダウンロードしてください。

CUDAバージョンによってもファイルが違うので注意してください。

NVIDIA Developer
 
NVIDIA cuDNN
https://developer.nvidia.com/cudnn
NVIDIA cuDNN The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. cuDNN provides highly tuned implementations for standard routines such as forward and backward convolution, pooling, normalization, and activation layers. Deep learning researchers and framework developers worldwide rely on cuDNN for high-performance GPU acceleration. It allows them to focus on training neural networks and developing software applications rath...

4.2．ファイルを解凍してください。

解凍すると以下のファイルが格納されています。

  • bin/cudnn64_7.dll
  • include/cudnn.h
  • lib/x64/cudnn.lib
  • NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt

4.3．解凍したファイルをCUDAをインストールしたフォルダに格納してください。

格納先フォルダ例）C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

5．cudart64_100.dllにパスが通っているか確認する

5.1．NVCCコンパイラバージョンが表示されるか確認してください。

以下のコマンドを実行してください。

実行結果例

5.2．dllが認識できるか確認してください。

以下のコマンドを実行してください。

実行結果例

6．実行確認

ここまできたらGPUを使って機械学習をする環境ができあがっていると思いますが、
下記のようなエラーが発生する可能性があるので、下記を参考にしてみてください。

※「ImportError:cannot import name ‘export_saved_modrl’ from ‘tensorflow.python.keras.saving.saved_model」っと表示された

MY FAVORITE
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https://happy-aroma.com/「importerrorcannot-import-name-export_saved_modrl-from-tensorflow-python-keras-saving-saved_model」っと表示された
お気に入りのもの、興味があるものをいろいろ集めてみました。プログラム／PPバンド／LEGO／写真／イラストなどなど

※「Registering two gradient with name ‘BlockLSTM’!」っと表示された

MY FAVORITE
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https://happy-aroma.com/※「registering-two-gradient-with-name-blocklstm」っと表示された
お気に入りのもの、興味があるものをいろいろ集めてみました。プログラム／PPバンド／LEGO／写真／イラストなどなど
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