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ディープラーニングの開発フレームワークとして注目を浴びている「Chainer」。2017年にはWindowsへの対応を発表し、2018年4月に行われたアップデートではIntelのCPUでの処理高速化をポイントに挙げるなど、GPUが搭載された高性能なPCを持たない多くのユーザーから注目を集めています。
本記事では、家電量販店で販売している一般的なPC(Surface Pro、Windows10環境)にChainerをインストールして、実際に使用するまでのプロセスを紹介していきます。
※Chainerの利用に必要なPython環境の構築は、Python開発ライブラリ「Anaconda」(詳細は後述)を使用します。
目次
Chainerは、日本のAIベンチャー・Preferred Network社が2015年に公開したディープラーニングの開発フレームワークです。Googleが提供する「TensorFlow」など他のライブラリに比べて、デバッグが行いやすいなどの特徴から、多くの利用者を獲得しています。
上記資料ではLinux環境が勧められていますが、本記事では一般的に普及しているWindows10にChainerをインストールする方法を紹介します。
ChainerはPythonのライブラリとして開発されているため、Chainerを使用するためにはPCにPythonの開発環境が必要になります。
次項では、Chainerに必要なPython開発環境を準備する方法として「Anaconda」というPython開発ライブラリを紹介します。
AnacondaはPhthon開発ライブラリのひとつで、Python本体に加えて使用頻度の高い機能がまとめてパッケージされたものです。Python開発の環境構築を簡単に行えるため、Chainer利用者以外の多くのユーザーにも利用されています。
Pythonのバージョン違いで「2.7」と「3.x(2018年7月1日時点で3.6)」の2つのバージョンがダウンロード可能ですが、Chainerを利用する場合は新しいバージョンである3.xをインストールすればOKです。
ここから、Chainerを使用するための環境構築の大まかな手順を説明します。公式のマニュアルも準備されているので、本記事では環境構築の中で詰まった箇所を中心に紹介します。
前述のとおり、Chainerを使用するためにPythonの開発環境が必要になります。まずは「Anacondaのインストール」→「Chainerのインストール」の順で進めましょう。
まずは、Anacondaのインストールを行います。
なお、そのままではPythonが起動しなかったため、Anacondaインストール後に別途環境変数に追加しました。
インストールが終了すると、スタートメニューに「Anaconda Prompt」が追加されます。Anaconda Promptで「python」コマンドを入力して、実行されたらPython環境が準備できたことが確認されます。
続いて、Chainerのインストールを行います。
下記コマンドを入力しましょう。
pip install chainer
“Successfully installed chainer-4.2.0”
AnacondaとChainerのインストールが完了したら、pythonのライブラリとしてchainerの機能を使用できるようになります。
本記事では、Window10のPCでChainerを使用するための方法をご紹介しました。ここからは、自分で手を動かしながらChainerの知識を身に着けていきましょう。