こちらの記事を参考に日本リージョンに合わせて設定を行います。細かい点が知りたい場合は以下リンクを参照してください。
キーワード
まずは今回使う各単語をさっくり端的に説明します。参考リンクを貼って置くので詳しいことを知りたい方はリンク先を参照してください。GPUとは
CPUと比較して並列処理が得意。もともと画像処理がメインの仕事だったが、大量に計算をする機械学習で活躍する。
Azureとは
Microsoftが提供するクラウドサービス。仮想環境にサーバを立てることなどができる。
Tensorflowとは
Googleが開発したディープラーニング用のライブラリ。
ビッグデータを分散学習するDeep LearningライブラリTensorFlowとは
Kerasとは
TensorflowやTheaoなど初心者には手を出しにくいライブラリを簡単に扱えるようにするラッパーライブラリ。
Deep learningで画像認識⑤〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.1〜
MNISTとは
手書き文字の画像データセットで、画像認識を試す際によく使われます。
Azure VMでGPUインスタンスを作成
AzureのVirtual Machineを立てます。
GPUを使えるインスタンスは限られているので気をつけましょう。日本では今の所NVシリーズから選ばなくてはいけません。
Nシリーズについては先日NVIDIA, Microsoft主催のローンチイベントに参加して詳しくまとめたので詳しく知りたい方は以下の記事をご確認ください。
するとVMの画面が開かれるので、左上の「追加」ボタンからVMを作成します。
「Ubuntu 16.04 LTS」にします。
注意点ですが、「VMディスクの種類」はSSDからHDDに変更します。
1つ前の設定で東日本リージョンを選んだ場合はNVシリーズから選択します。
2017年6月現在、NVシリーズには「NV6」、「NV12」、「NV24」の3種類があります。
数字が大きいほどコア、RAMなど性能が高くなりますが、その分利用料も高くなるので用途に合わせて使いましょう。
今回のようにとりあえず使ってみる場合はNV6で十分です。
しばらく時間がかかるので待ちます。
Tensorflowセットアップ
この間に後ほど使うものを準備します。
NVIDIAのサイトからcuDNNをダウンロードします。
ダウンロードリンクは以下のものですが、まずはメンバー登録する必要があります。リンク先の指示に従ってください。
CUDAやcuDNNについては以下のリンクを参照ください。
「cuDNN v5.1 Library for Linux」をダウンロードします。
ダウンロードが終わる頃にはインスタンスが起ち上がっていると思います。
以降の作業はインスタンスにSSH接続して行います。
Microsoft社員のLee StottさんがGithubに公開しているシェルスクリプトを使います。
Githubからcloneしてきて、まずはpart1を実行します。
ドライバなどのインストールを自動で行ってくれます。
git clone https://github.com/leestott/Azure-GPU-Setup.git ./gpu-setup-part1.sh
gpu-setup/ ディレクトリに先ほどNVIDIAからダウンロードしたcudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgzをscpなりftpなりで置きましょう。
part2を実行します。
山田涼太
