GPU学習時に発生するエラーについて（Windows10）

Yuu Ishii

unread,

Dec 2, 2015, 6:21:39 AM12/2/15

to Chainer User Group

初めまして，石井と申します．

大学の研究関連で深層学習に手を出すことになり，目下勉強中の人間です．

機械系の出身であり，エラーが発生した際の対処法が全く分からず困っています．

本日はGPUを使って学習をさせる場合に発生するエラーについて，どのように対処していいのかわからなくなったため書き込ませて頂きました．

拙い文章が長く続き，大変読みにくいとは思いますが是非ともお力添えを頂けると幸いです．

以下の環境で行っております．

[CPU] Intel corei7-5930K 3.50GHz
[メモリ] 32GB
[マザー] X99-S01
[GPU] NVIDIA　GeForce GTX980Ti 6GB
[OS] Windows10　64bit

まず，現在，CPUのみでの学習についてですが，

以下はChainerのmnistのサンプルプログラムを回した結果です．

C:\Users\xxxx\chainer\testChainer>python .\chainer\examples\mnist\train_mnist.py

load MNIST dataset

epoch 1

graph generated

train mean loss=0.190139177746, accuracy=0.942383337021

test mean loss=0.107375737154, accuracy=0.965900007486

～省略～

epoch 20

train mean loss=0.00666722960718, accuracy=0.99805000186

test mean loss=0.0916833232285, accuracy=0.984200006723

save the model

save the optimizer

epoch20まで学習しており，CPUのみでの学習はうまく行っているものと思っております．

しかし，GPUを使った学習を行うと，

C:\Users\xxxx\chainer\testChainer>python .\chainer\examples\mnist\train_mnist.py --gpu 0

load MNIST dataset

Traceback (most recent call last):

File ".\chainer\examples\mnist\train_mnist.py", line 55, in <module>

cuda.get_device(args.gpu).use()

File "C:\Python27\lib\site-packages\chainer\cuda.py", line 159, in get_device

check_cuda_available()

File "C:\Python27\lib\site-packages\chainer\cuda.py", line 82, in check_cuda_available

raise RuntimeError(msg)

RuntimeError: CUDA environment is not correctly set up

(see https://github.com/pfnet/chainer#installation).cannot import name core

上記のようなエラーが発生します．

「CUDAの環境設定がおかしい」と言われているのだと思うのですが，自分としては導入できていると思うのですが，パスの設定など何かあるのでしょうか？

自分は下記サイト様に従ってChainerをインストールしました．

http://ttlg.hateblo.jp/entry/2015/10/22/182237

1：Python 2.7（64bit）をインストール

→成功

2：easy_install, pip, gitをインストール

→成功

3：.whl形式，pipを使ってnumpy（64bit）をインストール

→"numpy-1.9.3+mkl-cp27-none-win_amd64.whl"をインストール→成功

4：Chainerをpipでインストール

→h5py.hが無いというエラーが出る

5：whl形式，pipを使ってh5py（64bit）をインストール

→"h5py-2.5.0-cp27-none-win_amd64.whl"をインストール→成功

6：再度Chainerをpipでインストール

→

raise ValueError, "path '%s' cannot be absolute" % pathname

ValueError: path '/home/beam2d/github/pfnet/chainer/cupy/util.cpp' cannot be absolute

というエラーが出る．

https://github.com/pfnet/chainer/issues/685

↑を見てバージョンアップするまで様子見

7：再度Chainerをpipでインストール

→成功

8：Pythonでimport

→成功

9：CPUのみでmnist

→動作確認

10：Visual Studio 2013 Communityのインストール

→成功

11：CUDA7.5のインストール

→成功

12：GPUを使ってmnist

→上記エラー→pyCUDAなるものが必要だと気付く

13：whl形式，pipを使ってpyCUDA（64bit）をインストール

→pip install "pycuda-2015.1.3+cuda7518-cp27-none-win_amd64.whl"

14：再度GPUを使ってmnist

→上記エラー

特にシステムの環境変数にパスを通してはいません．

このような段階を踏んで現在に至ります．GPUを使っての深層学習を行いたいのですが，可能でしょうか？

このエラーの読み方，対応の仕方などありましたらお教え頂けると幸いです．

また，Windows10は未対応だとか根本的な間違いなどもありましたらお教えください．

長文失礼いたしました．何卒よろしくお願いいたします．

g.o...@gmail.com

unread,

Dec 2, 2015, 6:37:08 AM12/2/15

to Chainer User Group

pipコマンドは、エラー情報をデフォルトで隠してしまうため -vvvv をつけて実行すると状況が分かるようになるかと思います。

また、現在のChainerのバージョンではpyCUDAは不要です。

2015年12月2日水曜日 20時21分39秒 UTC+9 Yuu Ishii:

Yuu Ishii

unread,

Dec 3, 2015, 12:56:04 AM12/3/15

to Chainer User Group, g.o...@gmail.com

回答ありがとうございます．

それでは一度アンインストールしてからpipに-vvvをつけて再度インストールしてみたいと思います．

また，pyCUDAが不要との情報もありがとうございます．

2015年12月2日水曜日 20時37分08秒 UTC+9 g.o...@gmail.com:

Yuu Ishii

unread,

Dec 3, 2015, 7:06:07 AM12/3/15

to Chainer User Group

GPU環境での学習に成功いたしました．

下記サイト様を参考にいたしまして，環境変数のpathに「C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin;」を追加したところ動作致しました．

http://chainernlpman.hatenablog.com/entry/2015/11/28/023126

大変お騒がせしました．

ついでといっては何ですが，

Please reinstall chainer after you install cudnn

と出るのでcuDNNを入れたいです．

上記サイト様では「NVIDIA GPU Computing Toolkit/」以下にコピーしただけと書いてありますが，

自分の環境下ではそのようにしても変化はありませんでした．

NDIVIAのインストールガイドを見ると，

PREREQUISITES

    CUDA 7.0 and a GPU of compute capability 3.0 or higher are required.

ALL PLATFORMS

    Extract the cuDNN archive to a directory of your choice, referred to below as <installpath>.
    Then follow the platform-specific instructions as follows.

WINDOWS

    Add <installpath> to the PATH environment variable.

    In your Visual Studio project properties, add <installpath> to the Include Directories 
    and Library Directories lists and add cudnn.lib to Linker->Input->Additional Dependencies.

とあり，ダウンロード後回答して，任意の場所(C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\)に解凍しました．

その後，環境変数のpathに「C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit」を追加しました．

最後の２行は何を言っているのでしょうか？

Visual Studio 2013 Communityを使用していますが，どのように設定すればいいのかわかりません．

ご存知の方がいらっしゃいましたらお教え頂けると幸いです．何卒，よろしくお願いいたします．

Ryosuke Okuta

unread,

Dec 9, 2015, 7:47:43 AM12/9/15

to Chainer User Group

こんにちは

cuDNNのインストールは、ヘッダファイル(cudnn.h)をincludeに、ライブラリファイル(cudnn.lib)をlib\x64の中に配置したあとに、

chainerの再インストールをすることで使えるようになります。

> In your Visual Studio project properties, add <installpath> to the Include Directories

> and Library Directories lists and add cudnn.lib to Linker->Input->Additional Dependencies.

は、Visual Studioの中でプログラムをコンパイルするときの話なので、無視して頂いて構いません。

2015年12月3日木曜日 21時06分07秒 UTC+9 Yuu Ishii:

Ryosuke Okuta

unread,

Dec 9, 2015, 9:42:48 AM12/9/15

to Chainer User Group

追記です。

cudnn64_70.dllがbinフォルダに入っていることも必要でした。

2015年12月9日水曜日 21時47分43秒 UTC+9 Ryosuke Okuta:

Yuu Ishii

unread,

Dec 10, 2015, 7:55:59 AM12/10/15

to Chainer User Group

Ryosuke Okuta 様，

返信が遅くなり申し訳ありません．

先ほど

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5

のbin,include,libにそれぞれのファイルをコピー致しました．

その結果，

Please reinstall chainer after you install cudnn

の文言は出なくなりました．

大変参考になりました．ありがとうございました．

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