スイス滞在記【159日目】

GPUの使い方

個人Meeting

今日は個人ミーティングでの進捗報告．2日しか経っていないのでそんなに報告することもないのだが，REINFORCEアルゴリズムの性能結果を見せようとしてみた．
じつはネットワークの重みが出力されていなくてシミュレーションのやり直しになってしまっていた．
最終報告まで3週間しかないので残りでどれぐらいできるかをすり合わせた．
結構忙しいかもしれぬ．

GPUセットアップ

tensorflowなどの機械学習アルゴリズムでGPUを用いるためにはNVIDIAのグラフィックボードが必要．
なのでwindowsかlinuxが前提となる．
www.tensorflow.org
GPU付きのマシンを手に入れたらまずはNVIDIAのホームページからドライバのインストール．
次にインストールするtensorflowのバージョンに対応したCUDAのtoolkitをインストールする(1.13移行はv10).
そしてcuDNNのインストール．Deepのライブラリを動かすためのソフトウェアで，ダウンロードには会員登録が必要です．
cuDNNはどこに解凍してもいいが，toolkitのディレクトリに置くと後でパス設定でわかりやすいと思う．
tensorflowのv1.16以降ではgpuとcpuライブラリが同じらしいのでそれ以前を使っている人はtensorflow-gpuをインストールする必要あり．
そのままだとまだパスが通っていないので，コントロールパネル>システム>システム詳細から環境変数を選択．
PATHを選択して編集をクリック．
そこにdllファイルへのパスと入れる．
binのフォルダに有るはず．
これで設定完了で，以下のコマンドが通ったらOK.

python
>> import tensorflow

実際に動かしてみたらCPUオンリーのときとは計算速度が段違いだ．
早く使っておけばよかった、、
とりあえずいくつかはシミュレーションが回せそうだ．
帰国まであと24日