Deep Learning 入門以前

はしもとまさひこ2017/3/11 @ OSC 2017 Tokyo/Spring

東海道らぐLT

自己紹介

● おーぷん万葉プロジェクトやってます！！– 自然言語処理についていろいろ勉強中。– ただし、文系大学卒(笑)– 今日は自作かな漢字変換「Genji」を展示していました

● 東海道らぐ関東の案内人（元名古屋案内人）– 関東でオフ会開きたい！という方はご相談ください(^^)

● 日本openSUSEユーザ会にも関わっていたり…

本日のお題

DeepLearningでかな漢字変換を作ろう！！

…となるわけではなく、、、

（改めて）本日のお題。

DeepLearningのソフトを

PC（サーバー）にインストールしてみよう！！！

きっかけ現在おーぷん万葉では「Genji」というかな漢字変換を開発中・・・・学習モデルは「n-gram」を採用「私の名前は中野です」→「私の」「の名前」「名前は」「は中野」「中野です」…みたいな組み合わせで確率を出すモデル

でも、「n-gram」ってなんかびみょ〜・・・（ぇ

そうだ、DeepLearningをやってみよう！！

…でも、何をインストールしたらええの？（そこから？？

いろいろ本を買ってみたとある書籍より DeepLearningに必要なPC

● CPU: できるだけコアが多くて速いもの● OS: Mac OS X または Ubuntu● メモリ: 32〜512GB（128GBを推奨）● HDD: 2TB以上● グラボ: NVIDIAの最も高いやつ● 電源: 1000W〜2000Wのもの

((((；ﾟДﾟ))))

気を取り直して、DeepLerningフレームワーク

● Caffe： 開発が活発。記述がJsonぽい

● TensorFlow： まぁGoogleたんだよね

● Chainer： 国産（使いやすそう…？）

てかおよそPython！！！？

CとかC++で書きたいので…

まずはTensorFlowをインストールしてみよう！！

インストール方法は主に２つ？Case1: GPUなしで動かす→　インストールは超簡単！！！「pip install tensorflow」でOKぶっちゃけディストリビューションも何でも良し！

Case2: GPUありで動かす→　インストール難易度が一気に上がります(^^;

「pip install tensorflow-gpu」で（まず）インストール

なんでGPUありだと大変なの？

NVIDIAのドライバやらライブラリやらが

うんぬんかんぬん・・・ry

GPUありの場合の必要なもの必須なもの：– NVIDIAのグラボ（まぁ書くまでもなく…）– NVIDIAのドライバ– NVIDIAのToolKit「CUDA」

必須ではないがあるとよさげ：– NVIDIAのライブラリ「CuDNN」

→え〜AMDじゃだめなの？というツッコミはなしでｗ

1. NVIDIAのグラボとドライバ● これだけならディストリビューションで悩むことはあまりないかも

● 次のページで紹介する「CUDA」を使うのでNVIDIAのプロプラドライバをインストール（ここでAMDなグラボもNGとなってしまうorz）

● マイナーなディストリビューションだとちょっと大変・・・？

2. NVIDIA ToolKit「CUDA」(1)

● Ubuntuなどではリポジトリが用意されてるのでそれを使うのが良さげ・・・・・・と言いたいとこだけど最新TensorFlowはCUDA8.0を利用するのでリポジトリには入ってなかった気がする…

● ので、結局のところNVIDIA公式サイトから落としてくるのが良さげです

2. NVIDIA ToolKit「CUDA」(2)

ここからダウンロード– https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

…が、Linux的に「まともに」載ってるディストリビューションはほぼUbuntuのみ– 例：openSUSEは13.2のしかない！←既にEnd Of Life

ここで選択肢は一気に少なくなるのであった…orz

3. NVIDIAライブラリ「CuDNN」● ここまでふつーにインストールできたはずなのになぜかTensorFlowを使おうとするとエラーっぽいのが出る→ その原因の正体はおよそこれ。ただし、実際はなくても動くらしい

● ダウンロードにはNVIDIAのアカウントが必要！！– アカウント発行まで２日くらいかかるので注意！– いろいろ聞かれるけどテキトーに答えてもOK（ぇ

DeepLearningって難しい？OSC浜名湖の前夜祭で詳しい方に聞いた話

重要なことは– サンプルプログラムの内容をしっかり理解すること– あとはひたすら書く

● ライブラリなどは変わるので覚えてもしょーもない

Enjoy!! DeepLearning!!!

（ご静聴ありがとうございました）（注：おいらはNVIDIAの回し者ではない！！）