10分でUbuntu+深層学習(ディープラーニング)の環境構築

10分でUbuntu+深層学習(ディープラーニング)の環境構築

なにかと面倒な深層学習(ディープラーニング)を扱うための環境構築を10分で終わらせる方法を紹介したいと思います.今回はUbuntu16.04上に以下のものをインストールします.

  • Python 3.6 + numpy等の有用なパッケージ
  • NVIDIA GPUドライバ
  • CUDA + 環境パスの設定
  • CuDNN
  • OpenCV
  • PyTorch
  • その他(vimやhtopなどの有用そうなツール)

なお,すでにUbuntu16.04がインストールされていることを前提としています.

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AnsibleによるUbuntu環境構築

まず,Ansibleをインストールします.Ansibleはコマンド一発で設定ファイル(別途用意する必要あり)に書かれているものを簡単にインストールできるソフトウェアです.

sudo apt-get install ansible

続いて,Ansibleの設定ファイル(ubuntu-setup.yml)をこちらからダウンロードします.そして,実行します.

ansible-playbook ubuntu-setup.yml

これで,PyTorch以外の

  • Python 3.6 + numpy等の有用なパッケージ
  • NVIDIA GPUドライバ
  • CUDA + 環境パスの設定
  • CuDNN
  • OpenCV
  • その他(vimやhtopなどの有用そうなツール)

がインストールされます.あとはPyTorchをインストールするだけで深層学習の環境構築が完了します.

PyTorchのインストール

PyTorchのインストールはものすごく簡単で,PyTorchのサイトに行き,以下のように選択後,表示されたコマンドを実行するだけです.

pip3 install torch torchvision

以上で,Ubuntu16.04上で深層学習を使用するための環境構築が完了です.別のバージョンのPythonやCUDAをインストールしたい場合は,Ansibleの設定ファイルを編集することで対応可能です.もしくはこちらの記事などを参考にすることで,Ansibleを使用しなくてもインストール可能です.

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