Pythonによる深層学習

最初に深層学習(deep learning)を行うにあたって、Pythonを用いることが最も簡単で分かりやすい方法である。
そこでPythonを用いた深層学習の環境構成方法を紹介したいと思う。
それぞれのソフトには相性というものがあり、最新のバージョン同士が必ず動くというわけではない。
したがって2021/3/10時点での当方の環境構成をここに記載する。

Pythonのインストール
Pythonをインストールする。
https://www.python.org/downloads/release/python-376/
上記URLからPython 3.7.6
Windows X86-64 executable installerを選択する。
このとき開くインストーラーの中に「PATH(パス)を通す」というチェックボックスが存在した場合、チェックをつける。

Geforceのドライバのダウンロード
深層学習を行うにあたって、グラフィックボード(GPU)と呼ばれる装置を用いている。
GPUは演算処理を行うのが得意で、深層学習を行うにあたって必須の装置である。
また、GPUを用いるにあたって様々なソフトをインストールする必要がある。
まず初めにドライバをインストールする。

Geforceのドライバのダウンロード
https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
上記URLから、PCに搭載しているGPUを選択しダウンロードする。

CUDAのダウンロード
もともとゲームグラフィック用に用いられていたGPUを、深層学習などのプログラミングに流用できるように開発されたソフトがCUDAである。
https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archiveupdate2?target_os=Windows&target_arch=x86_64
上記URLからCUDA ver10.1 update2をダウンロードする。
netとlocalは後者を選択する。

cudnnをダウンロード
cudnnはCUDAの拡張機能である。
https://developer.nvidia.com/cudnn
上記URLから「Download cuDNN」を選択後、アカウント作成が求められた場合、作成するかGoogleのアカウントを使うことができるはずである。
Archived cuDNN releasesをクリックしてcuDNN v7.6.5 for CUDA 10.1を選択してダウンロードする。

cuDNNのフォルダを移動
cuDNNをダウンロードし、zipファイルを解凍後中に入っているフォルダをCUDAの中にコピーする。
解凍後のファイル「cuda」の中に入っているファイルをすべて
Program Files→Nvidia GPU computing Toolkit→CUDA→v10.1にコピーする。
ファイルを置き換えるか選択する必要がある場合、すべてのファイルに権限を利用して置き換えるを選択する。

いま開いているフォルダはcuDNNを解凍したものである。
これを左の青く表示されたv10.1というところにコピーする。
画像はコピー後のため3つのファイルが存在しているが、コピー前はテキストファイルも存在はずであるのでそれを含め全てコピーする。

PATHを通す
CUDAに自由にアクセスするためにPATHというものを設定する必要がある。
Windowsマークを右クリック→システム→システム情報→システムの詳細設定→環境変数
システム環境変数というものの中に「Path」というものがあるため、それをダブルクリックする。
中に次のスライドに示すように
C:¥Program Files¥NVIDIA GPU Computing Toolkit¥CUDA¥v10.1¥binC:¥Program Files¥NVIDIA GPU Computing Toolkit¥CUDA¥v10.1¥libnvvpがはいっているか確認し、なければ追加する。

仮想環境を作成
仮想環境を作成する。仮想環境について特に深く触れないが、深層学習を行うにあたって必須といって差し支えない。
気になる方は加藤研究室まで来訪をお待ちしています。
コマンドプロンプトを開く。
「pip install virtualenv」と入力する。その後「python -m venv “任意の名前”」と入力する。
ここで赤字でpipのアップデートが必要であると出てきた場合、表示されたコードを打つことでアップデート可能である。

仮想環境を作成
任意の名前は自分の名前+pyがわかりやすいためおすすめである。

仮想環境の確認
仮想環境を作成したら、作成が完了したことを確認するために仮想環境を起動する。
コマンドプロンプトで「“仮想環境の名前”¥Scripts¥activate」と入力し、起動することを確認する。
終了する際は「exit()」と入力する。

VScodeをダウンロード
プログラミングコードを書いてそれを実行するアプリケーションをインストールする必要がある。
そこで当方のおすすめであるVScodeのダウンロードについて記述する。VScodeは拡張機能が豊富であるため、自分にあったカスタマイズが可能である。
https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/
上記URLからダウンロードを行う。

VScodeの設定
VScodeを開いたら拡張機能から「japanese」と検索してインストールすることで日本語化することができる。
次に「python」と検索し、インストールする。
ここまで終了すると、一度VScodeを閉じてもう一度開く。

VScodeの設定
歯車の設定から、「path」と検索する。
Python: Default Interpreter PathというところにC:¥Users¥ユーザー名¥仮想環境の名前¥Scriptsと入力する。
Python: Env FileというところにC:¥Users¥ユーザー名¥仮想環境の名前と入力する。
Python: Venv PathというところにC:¥Users¥ユーザー名と入力する。

Vscodeの設定

VScodeの設定
終了後、一度閉じて再起動を行う。
その後、open file(またはファイルを開く)から自分の仮想環境を選択する。
もう一度再起動すると画面左側に仮想環境名が表示される。
仮想環境名の右にある新しいファイルアイコンをクリックして“test.py”などの新しいファイルを作成すると、左下の部分にPython3.7.6と仮想環境の名前が表示されれば成功である。
※コードを書くファイル名には拡張子として“.py”が必要ライブラリプログラミングにはライブラリと呼ばれる便利アイテムがあるが、自分自身でインストールする必要があるため、必要に応じてインストールする。
例えば…
・matplotlib → 図のプロット
・pandas → 表作成
インストールする場合はコマンドプロンプトで「“仮想環境の名前”¥Scripts¥activate」と入力して仮想環境を起動する。
その後、「pip install ライブラリ名」とするとインストールが開始する。

最後に何か質問がありましたら、加藤研究室への来訪をお待ちしております。
みなさんの来訪をお待ちしております。
医理工学院修士2年
高木耀介