(結果)
・pix2pixまで動くところまでできた。
(作業メモ)
・GPU環境
NDIVIA Geforce GTX 1080
- Ubuntuインストール
・Windows10マシンを購入したが、学習用途のためにUbuntu 16.04LTSを使いたい
→ Virtual Boxなど仮想マシン経由ではGPUアクセスが困難らしく
Windowsを残したい場合、デュアルブートでUbuntuからGPUを動かす必要
・Windows10など最近はBIOSからUEFIというシステムでOSブートが管理されるようになったらしい。
→ 注意点を見逃すとOSが起動しなくなる恐れ
→ 2017年では情報が整理され、基本的には問題なくデュアルブート設定ができるようになっている
・デュアルブート環境構築時の注意点
Windows 10側で高速起動を切っておく
(参考: https://www.abten.net/2017/02/859/ )
UEFI画面でAdvanced settingからBIOSタブでWindows10 OS前提をOther OSにしておく
セキュアブートをDisableにする
・未割当のパーティションを用意した後に作業したが
Ubuntuインストール時にパーティションが自動で選択されて、確認が取れずドキドキした。
問題なく「未割当のパーティション」が選択されていた
・Ubuntuのインストールはいつもどおり
- Ubuntu16.04にNDIVIAを認識させる
メモし忘れ・・・
ここが参考になる? -> http://gihyo.jp/admin/serial/01/ubuntu-recipe/0454
(Ubuntuのインストール直後はマザーボードでのグラフィック出力になる)
- CUDA 8.0 install (GPUに計算をさせる際に必要なライブラリ群)
http://qiita.com/JeJeNeNo/items/05e148a325192004e2cd
- CUDA sample インストール
CUDAのサンプルプログラムコンパイル時に
lnvcuvidライブラリが見つからないとエラーで落ちる場合、それを回避
http://d.hatena.ne.jp/taksei/20170107/1483800327
・Pix2pix install
Pix2pixページにあるインストールにただ従った。
https://github.com/phillipi/pix2pix
Torchをインストールすることになる。
・Pytorch版のpix2pixを使うようになった
Pytorch: TorchをPythonに移植したもの?Pythonで書ける(Torchはluaという別の言語)。
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
・Pytorch版のpix2pixの動作方法については今後追記
(追記)
別の研究でTensorflowのインストールをしようとした時には
cuDNNライブラリの6.0が必要だった。
最初にcuDNNをインストールした際にはcuDNN 5だったので
いったんアンインストール後、cuDNN6を再度インストール。
pix2pixも問題なく動いている。
*すでにcuDNN7が出ているのでそのうちまた再インストール必要そう