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Deep Learning 入門以前
はしもとまさひこ
2017/3/11 @ OSC 2017 Tokyo/Spring
東海道らぐLT
自己紹介
●
おーぷん万葉プロジェクトやってます!!
– 自然言語処理についていろいろ勉強中。
– ただし、文系大学卒(笑)
– 今日は自作かな漢字変換「Genji」を展示していました
●
東海道らぐ関東の案内人(元名古屋案内人)
– 関東でオフ会開きたい!という方はご相談ください(^^)
●
日本openSUSEユーザ会にも関わっていたり…
本日のお題
DeepLearningでかな漢字変換を作ろう!!
…となるわけではなく、、、
(改めて)本日のお題。
DeepLearningのソフトを
PC(サーバー)にインストールしてみよう!!!
きっかけ
現在おーぷん万葉では「Genji」という
かな漢字変換を開発中・・・・
学習モデルは「n-gram」を採用
「私の名前は中野です」
→「私の」「の名前」「名前は」「は中野」「中野です」
…みたいな組み合わせで確率を出すモデル
でも、「n-gram」ってなんかびみょ〜・・・(ぇ
そうだ、DeepLearningをやってみよう!!
…でも、何をインストールしたらええの?
(そこから??
いろいろ本を買ってみた
とある書籍より DeepLearningに必要なPC
●
CPU: できるだけコアが多くて速いもの
●
OS: Mac OS X または Ubuntu
●
メモリ: 32〜512GB(128GBを推奨)
●
HDD: 2TB以上
●
グラボ: NVIDIAの最も高いやつ
●
電源: 1000W〜2000Wのもの
((((;゚Д゚))))
気を取り直して、DeepLerningフレームワーク
● Caffe: 開発が活発。記述がJsonぽい
● TensorFlow: まぁGoogleたんだよね
● Chainer: 国産(使いやすそう…?)
てかおよそPython!!!?
CとかC++で書きたいので…
まずはTensorFlowをインストールしてみよう!!
インストール方法は主に2つ?
Case1: GPUなしで動かす
→ インストールは超簡単!!!
「pip install tensorflow」でOK
ぶっちゃけディストリビューションも何でも良し!
Case2: GPUありで動かす
→ インストール難易度が一気に上がります(^^;
「pip install tensorflow-gpu」で(まず)インストール
なんでGPUありだと大変なの?
NVIDIAのドライバやらライブラリやらが
うんぬんかんぬん・・・ry
GPUありの場合の必要なもの
必須なもの:
– NVIDIAのグラボ(まぁ書くまでもなく…)
– NVIDIAのドライバ
– NVIDIAのToolKit「CUDA」
必須ではないがあるとよさげ:
– NVIDIAのライブラリ「CuDNN」
→え〜AMDじゃだめなの?というツッコミはなしでw
1. NVIDIAのグラボとドライバ
●
これだけならディストリビューションで
悩むことはあまりないかも
●
次のページで紹介する「CUDA」を使うので
NVIDIAのプロプラドライバをインストール
(ここでAMDなグラボもNGとなってしまうorz)
●
マイナーなディストリビューションだと
ちょっと大変・・・?
2. NVIDIA ToolKit「CUDA」(1)
●
Ubuntuなどではリポジトリが用意されてるので
それを使うのが良さげ・・・
・・・と言いたいとこだけど
最新TensorFlowはCUDA8.0を利用するので
リポジトリには入ってなかった気がする…
●
ので、結局のところNVIDIA公式サイトから
落としてくるのが良さげです
2. NVIDIA ToolKit「CUDA」(2)
ここからダウンロード
– https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
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ディストリビューションはほぼUbuntuのみ
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ここで選択肢は一気に少なくなるのであった…orz
3. NVIDIAライブラリ「CuDNN」
●
ここまでふつーにインストールできたはず
なのになぜかTensorFlowを使おうとするとエラー
っぽいのが出る
→ その原因の正体はおよそこれ。
ただし、実際はなくても動くらしい
●
ダウンロードにはNVIDIAのアカウントが必要!!
– アカウント発行まで2日くらいかかるので注意!
– いろいろ聞かれるけどテキトーに答えてもOK(ぇ
DeepLearningって難しい?
OSC浜名湖の前夜祭で詳しい方に聞いた話
重要なことは
– サンプルプログラムの内容をしっかり理解すること
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