[PYTHON] So aktualisieren Sie auf Chainer 2.0 (Windows + CUDA 8.0 + CUDNN)

Zweck dieses Artikels

In Chainer2.0 hat sich die Struktur des Programms aufgrund der Unabhängigkeit von cupy geändert. Als ich es aktualisiert habe, bin ich ein wenig hängen geblieben, also habe ich das Verfahren auf Memorandum-Ebene geschrieben.

Voraussetzung Umgebung

Auf der folgenden Seite erfahren Sie, wie Sie eine Basisumgebung erstellen. Installieren Sie Chainer + CUDA 8.0 unter Windows 10

Umgebung vor dem Update

Aktualisierungsvorgang

1. Deinstallieren Sie Chainer

pip uninstall chainer

2. CUDNN-Update (6.0)

Der neue Chainer ist von cupy (Numpy-Bibliothek mit CUDA-Funktion) getrennt, sodass er bei der Installation von CUPY gegen CUDNN kompiliert wird. Der aktuelle Cupy (1.0.0.1) erfordert cudnn v6.0. Holen Sie sich also v6 von NVIDIA. https://developer.nvidia.com/cudnn Hinweis: Eine Registrierung der Mitglieder ist erforderlich

Extrahieren Sie die heruntergeladene Zip-Datei und wählen Sie für jeden Ordner unter dem Ordner cuda bin, include, lib aus. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 Kopieren nach.

3. Cupy Installation

Mit pip installieren pip install cupy Es dauert ungefähr 1 Minute. Wenn es reibungslos beendet wird, überprüfen Sie die Umgebungsvariablen, da cudnn nicht erkannt wird.

Bestätigungsarbeit python >>> import cupy

>>> import cupy.cudnn


 Wenn keine Fehler vorliegen, ist dies erfolgreich.

#### 4. Installation der Kette
`pip install cahiner --no-cache-dir`

## Zusammenfassung
 Ich habe es bereits in einer Umgebung mit cudnn ausgeführt, daher war es diesmal relativ einfach.
 Wenn Sie es aus der ursprünglichen Umgebung heraus schaffen, müssen Sie anscheinend die Einstellungen des Pfads überprüfen und die Umgebungsvariablen erneut einschließen.
 (Vielleicht ist es ein bisschen einfacher !?)



















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