chainerのGPU処理ができない

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 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。

python
1gpu_device = 0
2cuda.get_device(gpu_device).use() # エラーの行(line:130)
3model.to_gpu(gpu_device)
4xp = cuda.cupy
5
6optimizer = optimizers.Adam()
7optimizer.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
pycrypto	2.6.1
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

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

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。

投稿2018/06/25 04:23

coco_bauer

総合スコア6915

canaria369

2018/06/25 05:57

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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