Dive into Deep Learning

インストール

:label:chap_installation

ハンズオンを始めてもらうために、Pythonの環境、Jupyterの対話的なノートブック、関連するライブラリ、この書籍を実行するためのコードをセットアップしてもらう必要があります。

Miniconda のインストール

最もシンプルに始めるために Minicondaをインストールしましょう。Python 3系が推奨です。もし conda がすでにインストールされていれば以下のステップをスキップすることができます。ウェブサイトから、対応する Miniconda の sh ファイルをダウンロードして、コマンドラインから sh <FILENAME> -b を実行してインストールします。macOS のユーザは以下のように行います。

# The file name is subject to changes
sh Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh -b

そして Linux ユーザは以下のように行います。

# The file name is subject to changes
sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b

次に、condaから直接シェルを初期化します。

~/miniconda3/bin/conda init

いまのシェルを閉じて再度開いてください。以下のように新しい環境を作ることができるはずです。

conda create --name d2l -y

D2L ノートブックのダウンロード

次にこの書籍のコードをダウンロードしましょう。コードをlinkからダウンロードして解凍します。もし unzip がインストール済みであれば (なければ sudo apt install unzip でインストールできます)、代わりに以下でも可能です。

mkdir d2l-en && cd d2l-en
curl https://d2l.ai/d2l-en-0.7.1.zip -o d2l-en.zip
unzip d2l-en.zip && rm d2l-en.zip

ここで d2l の環境を activate して、pip をインストールします。このコマンドの最後に y を入れておきましょう。

conda activate d2l
conda install python=3.7 pip -y

MXNet と d2l パッケージのインストール

MXNet をインストールする前に、まず、利用する計算機に適切なGPU (標準的なノートPCでグラフィックスのために利用されるGPUは対象外です) が利用可能かどうかを確認してください。GPU サーバにインストールしようとしているなら、GPUサポートのMXNet をインストールするための手順 :ref:subsec_gpu に従ってください。

もし GPU がなければ、CPUバージョンをインストールしましょう。最初の数章を行う際には十分な性能でしょうが、より規模の大きいモデルを動かす際には GPU を必要とするかもしれません。

# For Windows users
pip install mxnet==1.6.0b20190926

# For Linux and macOS users
pip install mxnet==1.6.0b20191122

この書籍でよく使う関数やクラスをまとめた d2l パッケージもインストールしましょう。

pip install d2l==0.11.1

インストールできたら、実行のために Jupyter ノートブックを開きます。

jupyter notebook

この段階で、http://localhost:8888 (通常、自動で開きます) をブラウザで開くことができます。そして、この書籍の各章のコードを実行することができます。この書籍のコードを実行したり、MXNet や d2l のパッケージを更新する前には、conda activate d2l を必ず実行して実行環境を activate しましょう。環境から出る場合は、conda deactivate を実行します。

最新バージョンへ更新

この書籍と MXNet は絶えず改善を続けています。次々とリリースされる最新バージョンをチェックしましょう。

  1. https://d2l.ai/d2l-en.zip の URL は常に最新版を保持しています。
  2. d2l パッケージを pip install d2l --upgrade を実行して更新しましょう。
  3. CPU バージョンの場合は, pip install -U --pre mxnet MXNet を更新できます。

GPUのサポート

:label:subsec_gpu

デフォルトでは、MXNetはあらゆるコンピュータ (ノートパソコンも含む)で実行できるように、GPUを利用しないようにインストールされます。この書籍の一部は、GPUの利用を必要としたり、推薦したりします。もし読者のコンピュータが、NVIDIAのグラフィックカードを備えていて、CUDAがインストールされているのであれば、GPUを利用可能なMXNet をインストールしましょう。CPU のみをサポートするMXNet をインストールしていた場合は、以下を実行して、まずそれを削除する必要があります。

pip uninstall mxnet

次に、インストール済みの CUDA のバージョンを知る必要があります。 nvcc --versioncat /usr/local/cuda/version.txt を実行して知ることができるかもしれません。CUDA 10.1 がインストールされているとすれば、以下のコマンドで MXNet をインストールすることができます。

# For Windows users
pip install mxnet-cu101==1.6.0b20190926

# For Linux and macOS users
pip install mxnet-cu101==1.6.0b20191122

CPU バージョンと同様に、GPUを利用可能な MXNet は pip install -U --pre mxnet-cu101 で更新できます。CUDAのバージョンに合わせて、最後の数字を変えることができます。例えば、CUDA 10.0であれば cu100、CUDA 9.0であれば cu90 です。利用可能なMXNetのバージョンをすべて調べるためには、pip search mxnet を実行します。

練習

  1. この本のコードをダウンロードして、実行環境をインストールしましょう。

議論のためのQRコード

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