pyenvで仮想化
$ git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv $ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc $ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc $ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc $ source ~/.bashrc
anacondaをインストール
$ pyenv install anaconda3-5.3.1 $ pyenv rehash $ pyenv global anaconda3-5.3.1 $ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-5.3.1/bin/:$PATH"' >> ~/.bashrc $ source ~/.bashrc $ conda update conda
深層学習の環境を構築
$ conda install cudatoolkit $ conda install cudnn $ conda install python=3.6 $ conda install tensorflow-gpu
という段取りなんだが、condaをアップデートするとconda4.7.10にあげようとする。
ところがこのバージョンはcudatoolkitのインストールが失敗するので
$ conda install conda4.6.14
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/kkuro2/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1
added / updated specs:
- conda=4.6.14
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
pyopenssl-19.0.0 | py37_0 82 KB
_libgcc_mutex-0.1 | main 3 KB
ncurses-6.1 | he6710b0_1 958 KB
idna-2.8 | py37_0 101 KB
chardet-3.0.4 | py37_1003 173 KB
cffi-1.12.3 | py37h2e261b9_0 222 KB
conda-4.6.14 | py37_0 2.1 MB
pysocks-1.7.0 | py37_0 29 KB
urllib3-1.24.2 | py37_0 153 KB
libgcc-ng-9.1.0 | hdf63c60_0 8.1 MB
pycparser-2.19 | py37_0 172 KB
openssl-1.1.1c | h7b6447c_1 3.8 MB
cryptography-2.7 | py37h1ba5d50_0 608 KB
ca-certificates-2019.5.15 | 0 133 KB
six-1.12.0 | py37_0 22 KB
setuptools-41.0.1 | py37_0 648 KB
pip-19.1.1 | py37_0 1.8 MB
zlib-1.2.11 | h7b6447c_3 120 KB
requests-2.22.0 | py37_0 89 KB
certifi-2019.6.16 | py37_1 156 KB
libedit-3.1.20181209 | hc058e9b_0 188 KB
wheel-0.33.4 | py37_0 39 KB
python-3.7.3 | h0371630_0 36.7 MB
sqlite-3.29.0 | h7b6447c_0 1.9 MB
------------------------------------------------------------
Total: 58.2 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
_libgcc_mutex: 0.1-main
The following packages will be UPDATED:
ca-certificates: 2018.03.07-0 --> 2019.5.15-0
certifi: 2018.8.24-py37_1 --> 2019.6.16-py37_1
cffi: 1.11.5-py37he75722e_1 --> 1.12.3-py37h2e261b9_0
chardet: 3.0.4-py37_1 --> 3.0.4-py37_1003
conda: 4.5.11-py37_0 --> 4.6.14-py37_0
cryptography: 2.3.1-py37hc365091_0 --> 2.7-py37h1ba5d50_0
idna: 2.7-py37_0 --> 2.8-py37_0
libedit: 3.1.20170329-h6b74fdf_2 --> 3.1.20181209-hc058e9b_0
libgcc-ng: 8.2.0-hdf63c60_1 --> 9.1.0-hdf63c60_0
ncurses: 6.1-hf484d3e_0 --> 6.1-he6710b0_1
openssl: 1.0.2p-h14c3975_0 --> 1.1.1c-h7b6447c_1
pip: 10.0.1-py37_0 --> 19.1.1-py37_0
pycparser: 2.18-py37_1 --> 2.19-py37_0
pyopenssl: 18.0.0-py37_0 --> 19.0.0-py37_0
pysocks: 1.6.8-py37_0 --> 1.7.0-py37_0
python: 3.7.0-hc3d631a_0 --> 3.7.3-h0371630_0
requests: 2.19.1-py37_0 --> 2.22.0-py37_0
setuptools: 40.2.0-py37_0 --> 41.0.1-py37_0
six: 1.11.0-py37_1 --> 1.12.0-py37_0
sqlite: 3.24.0-h84994c4_0 --> 3.29.0-h7b6447c_0
urllib3: 1.23-py37_0 --> 1.24.2-py37_0
wheel: 0.31.1-py37_0 --> 0.33.4-py37_0
zlib: 1.2.11-ha838bed_2 --> 1.2.11-h7b6447c_3
Proceed ([y]/n)? y
Downloading and Extracting Packages
pyopenssl-19.0.0 | 82 KB | ###################################### | 100%
_libgcc_mutex-0.1 | 3 KB | ###################################### | 100%
ncurses-6.1 | 958 KB | ###################################### | 100%
idna-2.8 | 101 KB | ###################################### | 100%
chardet-3.0.4 | 173 KB | ###################################### | 100%
cffi-1.12.3 | 222 KB | ###################################### | 100%
conda-4.6.14 | 2.1 MB | ###################################### | 100%
pysocks-1.7.0 | 29 KB | ###################################### | 100%
urllib3-1.24.2 | 153 KB | ###################################### | 100%
libgcc-ng-9.1.0 | 8.1 MB | ###################################### | 100%
pycparser-2.19 | 172 KB | ###################################### | 100%
openssl-1.1.1c | 3.8 MB | ###################################### | 100%
cryptography-2.7 | 608 KB | ###################################### | 100%
ca-certificates-2019 | 133 KB | ###################################### | 100%
six-1.12.0 | 22 KB | ###################################### | 100%
setuptools-41.0.1 | 648 KB | ###################################### | 100%
pip-19.1.1 | 1.8 MB | ###################################### | 100%
zlib-1.2.11 | 120 KB | ###################################### | 100%
requests-2.22.0 | 89 KB | ###################################### | 100%
certifi-2019.6.16 | 156 KB | ###################################### | 100%
libedit-3.1.20181209 | 188 KB | ###################################### | 100%
wheel-0.33.4 | 39 KB | ###################################### | 100%
python-3.7.3 | 36.7 MB | ###################################### | 100%
sqlite-3.29.0 | 1.9 MB | ###################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
とうまく動いていた頃のバージョンにアップしてやる。
で、cudatoolkitをインストールするとcondaの最新版が4.7.10だからアップデートを自動でしやがって結果インストールに失敗する。
どうせいっちゅうの。
anacondaおよびcondaのバージョンアップで改善するのを待つか・・・
今できる別の方法を考えてみよう。
まず
$ pyenv install anaconda3-4.3.1 $ pyenv global anaconda3-4.3.1
でpython 3.6のanacondaを入れる。
次にcudnnをNVIDIAのサイトからダウンロードしてきて
$ tar zxf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.2.24.tgz $ sudo cp -a cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ $ sudo cp -a cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ $ sudo ldconfig
とcudnnの必要なファイルを手動でインストール
必要かはちょっとわからないが
$ sudo ln -s /usr/local/cuda/include/crt/math_functions.hpp /usr/local/cuda/include/math_functions.hpp $ sudo ln -s /usr/lib64/libcublas.so.10.1.0.105 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcublas.so.10.1.0.105 $ sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcublas.so.10.1.0.105 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcublas.so.10.1 $ sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcublas.so.10.1 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcublas.so $ sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1/targets/x86_64-linux/lib/libcusolver.so.10.1.105 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcusolver.so.10.1 $ sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1/targets/x86_64-linux/lib/libcurand.so.10.1.105 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcurand.so.10.1 $ sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1/targets/x86_64-linux/lib/libcufft.so.10.1.105 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcufft.so.10.1
とリンクを張っておいて
$ conda install tensorflow-gpu
とtensorflowをインストールする。
この状態で
$ python
Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)| (default, Dec 23 2016, 12:22:00)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from tensorflow.python.client import device_lib
>>> device_lib.list_local_devices()
2019-08-04 15:00:29.442682: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2019-08-04 15:00:29.442754: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2019-08-04 15:00:29.612838: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:893] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero
2019-08-04 15:00:29.613333: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:955] Found device 0 with properties:
name: GeForce GT 710
major: 3 minor: 5 memoryClockRate (GHz) 0.954
pciBusID 0000:04:00.0
Total memory: 980.94MiB
Free memory: 958.69MiB
2019-08-04 15:00:29.613394: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:976] DMA: 0
2019-08-04 15:00:29.613416: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:986] 0: Y
2019-08-04 15:00:29.613452: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1045] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GT 710, pci bus id: 0000:04:00.0)
[name: "/cpu:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 10112316233564255216
, name: "/gpu:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 769327104
locality {
bus_id: 1
}
incarnation: 15150163897772535855
physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GT 710, pci bus id: 0000:04:00.0"
]
>>> とテストすると、ここまでは問題なくインストールできたことがわかる。
問題はこのあとのkerasでcondaでインストールするとまたcondaのバージョンアップで固まり、サンプルプログラムでは
$ python mnist_cnn.py
Using TensorFlow backend.
Downloading data from https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz
11493376/11490434 [==============================] - 4s 0us/step
x_train shape: (60000, 28, 28, 1)
60000 train samples
10000 test samples
Traceback (most recent call last):
File "mnist_cnn.py", line 57, in <module>
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
File "/home/kuro/.pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/sequential.py", line 181, in add
output_tensor = layer(self.outputs[0])
File "/home/kuro/.pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/base_layer.py", line 457, in __call__
output = self.call(inputs, **kwargs)
File "/home/kuro/.pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/lib/python3.6/site-packages/keras/layers/core.py", line 883, in call
output = self.activation(output)
File "/home/kuro/.pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/lib/python3.6/site-packages/keras/activations.py", line 31, in softmax
return K.softmax(x)
File "/home/kuro/.pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/lib/python3.6/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 3231, in softmax
return tf.nn.softmax(x, axis=axis)
TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'axis'こんなエラーが出て止まってしまう。
これはなんだ？
なおpipでインストールしても同じエラーが出るので、pythonモジュールに足りないものがあるのかもしれない。
結局
$ conda install keras=2.0.8
と最新版の2.2.4よりちょっと古いバージョンをインストールしてみたところ、とりあえずエラー出さずに完走できることがわかった。
しばらくはこれで様子を見るか。
なお、anaconda環境でpipを使うと最悪環境が壊れてしまうこともあるらしく、あまりおすすめできないとのこと。
なのでcondaでどうにかする方策を基本としたが、condaがバージョンアップしておかしくなっている間は困るのね。
