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    142questions

    Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

chainerのGPU処理ができない

解決済

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canaria369

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 状況

下記URLの「Windowsでのインストール」以降を参考にしました。
https://www.sejuku.net/blog/42488

CPUでの動作は確認できましたが、GPUでは動作しません。
解決方法をご存知であればご教示願います。

 エラー内容

C:\Users\Administor>python C:\Users\Administor\Documents\Chainer\trainer.py
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Administor\Documents\Chainer\trainer.py", line 130, in <module>
cuda.get_device(gpu_device).use()
File "C:\Users\Administor\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\chainer\backends\cuda.py", line 223, in get_device
return _get_device(*args)
File "C:\Users\Administor\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\chainer\backends\cuda.py", line 229, in _get_device
check_cuda_available()
File "C:\Users\Administor\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\chainer\backends\cuda.py", line 90, in check_cuda_available
raise RuntimeError(msg)
RuntimeError: CUDA environment is not correctly set up
(see https://github.com/chainer/chainer#installation).CuPy is not correctly installed.

If you are using wheel distribution (cupy-cudaXX), make sure that the version of CuPy you installed matches with the version of CUDA on your host.
Also, confirm that only one CuPy package is installed:
$ pip freeze

If you are building CuPy from source, please check your environment, uninstall CuPy and reinstall it with:
$ pip install cupy --no-cache-dir -vvvv

Check the Installation Guide for details:
https://docs-cupy.chainer.org/en/latest/install.html

original error: DLL load failed: 指定されたモジュールが見つかりません。

gpu_device = 0
cuda.get_device(gpu_device).use() # エラーの行(line:130)
model.to_gpu(gpu_device)
xp = cuda.cupy

optimizer = optimizers.Adam()
optimizer.setup(model)

 環境

OS:Windows Server 2016 Essencial
GPU:NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti

インストールしたもの バージョン
Python 3.6.5
ANACANDA  5.2
CUDA 9.2
パッケージ バージョン
alabaster 0.7.10
anaconda-client 1.6.14
anaconda-navigator 1.8.7
anaconda-project 0.8.2
asn1crypto 0.24.0
astroid 1.6.3
astropy 3.0.2
attrs 18.1.0
Babel 2.5.3
backcall 0.1.0
backports.shutil-get-terminal-size 1.0.0
beautifulsoup4 4.6.0
bitarray 0.8.1
bkcharts 0.2
blaze 0.11.3
bleach 2.1.3
bokeh 0.12.16
boto 2.48.0
Bottleneck 1.2.1
certifi 2018.4.16
cffi 1.11.5
chainer 4.1.0
chardet 3.0.4
click 6.7
cloudpickle 0.5.3
clyent 1.2.2
colorama 0.3.9
comtypes 1.1.4
conda 4.5.4
conda-build 3.10.5
conda-verify 2.0.0
contextlib2 0.5.5
cryptography 2.2.2
cupy-cuda92 5.0.0b2
cycler 0.10.0
Cython 0.28.2
cytoolz 0.9.0.1
dask 0.17.5
datashape 0.5.4
decorator 4.3.0
distributed 1.21.8
docutils 0.14
entrypoints 0.2.3
et-xmlfile 1.0.1
fastcache 1.0.2
fastrlock 0.3
filelock 3.0.4
Flask 1.0.2
Flask-Cors 3.0.4
gevent 1.3.0
glob2 0.6
greenlet 0.4.13
h5py 2.8.0
heapdict 1.0.0
html5lib 1.0.1
idna 2.6
imageio 2.3.0
imagesize 1.0.0
ipykernel 4.8.2
ipython 6.4.0
ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.2.1
isort 4.3.4
itsdangerous 0.24
jdcal 1.4
jedi 0.12.0
Jinja2 2.10
jsonschema 2.6.0
jupyter 1.0.0
jupyter-client 5.2.3
jupyter-console 5.2.0
jupyter-core 4.4.0
jupyterlab 0.32.1
jupyterlab-launcher 0.10.5
kiwisolver 1.0.1
lazy-object-proxy 1.3.1
llvmlite 0.23.1
locket 0.2.0
lxml 4.2.1
MarkupSafe 1.0
matplotlib 2.2.2
mccabe 0.6.1
menuinst 1.4.14
mistune 0.8.3
mkl-fft 1.0.0
mkl-random 1.0.1
more-itertools 4.1.0
mpmath 1.0.0
msgpack 0.5.6
msgpack-python 0.5.6
multipledispatch 0.5.0
navigator-updater 0.2.1
nbconvert 5.3.1
nbformat 4.4.0
networkx 2.1
nltk 3.3
nose 1.3.7
notebook 5.5.0
numba 0.38.0
numexpr 2.6.5
numpy 1.14.5
numpydoc 0.8.0
odo 0.5.1
olefile 0.45.1
openpyxl 2.5.3
packaging 17.1
pandas 0.23.1
pandocfilters 1.4.2
parso 0.2.0
partd 0.3.8
path.py 11.0.1
pathlib2 2.3.2
patsy 0.5.0
pep8 1.7.1
pickleshare 0.7.4
Pillow 5.1.0
pip 10.0.1
pkginfo 1.4.2
pluggy 0.6.0
ply 3.11
prompt-toolkit 1.0.15
protobuf 3.6.0
psutil 5.4.5
py 1.5.3
pycodestyle 2.4.0
pycosat 0.6.3
pycparser 2.18
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pycurl 7.43.0.1
pyflakes 1.6.0
Pygments 2.2.0
pylint 1.8.4
pyodbc 4.0.23
pyOpenSSL 18.0.0
pyparsing 2.2.0
PySocks 1.6.8
pytest 3.5.1
pytest-arraydiff 0.2
pytest-astropy 0.3.0
pytest-doctestplus 0.1.3
pytest-openfiles 0.3.0
pytest-remotedata 0.2.1
python-dateutil 2.7.3
pytz 2018.4
PyWavelets 0.5.2
pywin32 223
pywinpty 0.5.1
PyYAML 3.12
pyzmq 17.0.0
QtAwesome 0.4.4
qtconsole 4.3.1
QtPy 1.4.1
requests 2.18.4
rope 0.10.7
ruamel-yaml 0.15.35
scikit-image 0.13.1
scikit-learn 0.19.1
scipy 1.1.0
seaborn 0.8.1
Send2Trash 1.5.0
setuptools 39.2.0
simplegeneric 0.8.1
singledispatch 3.4.0.3
six 1.11.0
snowballstemmer 1.2.1
sortedcollections 0.6.1
sortedcontainers 1.5.10
Sphinx 1.7.4
sphinxcontrib-websupport 1.0.1
spyder 3.2.8
SQLAlchemy 1.2.7
statsmodels 0.9.0
sympy 1.1.1
tables 3.4.3
tblib 1.3.2
terminado 0.8.1
testpath 0.3.1
toolz 0.9.0
tornado 5.0.2
traitlets 4.3.2
typing 3.6.4
unicodecsv 0.14.1
urllib3 1.22
wcwidth 0.1.7
webencodings 0.5.1
Werkzeug 0.14.1
wheel 0.31.1
widgetsnbextension 3.2.1
win-inet-pton 1.0.1
win-unicode-console 0.5
wincertstore 0.2
wrapt 1.10.11
xlrd 1.1.0
XlsxWriter 1.0.4
xlwings 0.11.8
xlwt 1.3.0
zict 0.1.3
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RuntimeError: CUDA environment is not correctly set up
(直訳) CUDAの実行環境が正しく設定されていません

CuPy is not correctly installed.
(直訳) CuPyが正しくインストールされていません

If you are using wheel distribution (cupy-cudaXX), make sure that the version of CuPy you installed matches with the version of CUDA on your host.
Also, confirm that only one CuPy package is installed:
(直訳) もし、wheel distribution  (cupy-cudaXX)を使っているなら、ホスト上のCUDAのバージョンと、インストールしたCuPyのバージョンが合致していることを確認しましょう。
また、インストールされているCuPyのパッケージが一つであることも確認しましょう(複数のバージョンのCuPyがインストールされていたらトラブルが起きるという事)

と多くのエラーメッセージと、確認事項が出ていますから、順に確認して、問題があればインストールのし直しなどをしてください。

==
僕は、cupy-cuda92のバージョンの、5.0.0b2、に数字以外の文字"b"が使われているところが気になります。
というのは、ベータ版のバージョンに Bataのbを使うことがあるからです。

==
現在最新版は、cupy-cuda92 4.2.0 で、CUDA 4.2、、CUDA Toolkit 9.2 の環境で使う。

これら最新版で新たに環境を構築するのが問題解決の早道かもしれません。

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  • 2018/06/25 14:57

    回答ありがとうございます.
    pip install cupy-cuda92==4.2.0で試したところ
    Could not find a version that satisfies the requirement
    というエラーが表示されてしまいました

    そのためgitから直接ダウンロードしてインストールを試みましたが
    また別のエラーが発生してしまいました

    一度きれいさっぱりなくして初めからやり直してみます

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