こんにちは。
コンサルティング＆テクノロジー部の上坂です。
みなさんDeep Learningしてますか？Deep LearningはTensorFlowやKerasや、Chainer、CNTKなどがありますが、さぁやってみようと思うとまず環境作るところから始めなければならないのは面倒ですね。
今回ご紹介するのは恐らく？最も速くChainerの実行環境を作成する方法です。
ローカルのマシンには何もインストールする必要はありません。
でも代わりにMicrosoft Azureの環境は必要です。無料で始められますので、これを機会に是非。
まるでMicrosoftの回し者のようですね。えぇ、Azure MVPなので回し者のようなものです。
さて、ではChainerの環境を作りましょう。とても簡単でしかも速いです。
１．Workspaceを作る
管理ポータルからAzure Machine Learning Workspaceを作成し、Machine Learning Studioを起動します。既に作成済みの方はスキップしていただいて構いません。
1-1.Machine Learning Workspaceを検索する
1-2.Workspace情報を入力して作成
1-3.MLStudioを起動
２．Jupyter Notebookを作る
Machine Learning Studioで左下の「NEW」をクリックすると、リソース新規作成のパネルが下からせり上がってきます。ここで、左のメニューから一番下の「NOTEBOOK」を選択して下さい。すると、Jupyter Notebookの作成ができます。「Python 3」を選びましょう。
2-1.Python3のNotebookを作る
2-2.Notebook の名前をつける
2-3.Jupyter Notebookが起動
３．Chainerをインストールする
Microsfot AzureのMachine Learning上で作成したJupyter Notebookは、Anacondaで稼働しています。残念ながら最初からChainerはインストールされていませんが、簡単にインストールすることができます。インストールは
!pip install chainer
と入力して実行するだけです。
3-1.Chainerのインストール
3-2.chainerのinstall完了
コマンドを叩くと、Chainerがインストールされて、次のような結果が表示されます。
3-3.MNISTの実行
さて、それでは折角ChainerをインストールしたのでDeep LearningのHello WorldであるMNISTでもやっておきましょう。Chainerのチュートリアルにあるコードをパクってくればすぐ実行できます。
うまく実行できるとこんな感じで表示されます。意外と早く結果が帰ってきます。ちなみにサーバースペックですが、コマンドを叩いて分かる範囲ですと、OSはUbuntu 14.04.1、CPUは2.40GHz、コア数は8つ、メモリは55GB、ディスクはHDDででした。
とても簡単で素早くChainerの環境が構築できました！
是非お試しください。
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