DeepLearningのことではなく、DeepLearningの環境を整えてみよう！というまでのお話。

1. 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

2. 自己紹介
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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
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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(^^)
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日本openSUSEユーザ会にも関わっていたり…

3. 本日のお題
DeepLearningでかな漢字変換を作ろう！！

4. …となるわけではなく、、、

5. （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！！！

6. 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

7. そうだ、DeepLearningをやってみよう！！

8. …でも、何をインストールしたらええの？
（そこから？？

9. いろいろ本を買ってみた
とある書籍より DeepLearningに必要なPC
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CPU: できるだけコアが多くて速いもの
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OS: Mac OS X または Ubuntu
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メモリ: 32〜512GB（128GBを推奨）
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HDD: 2TB以上
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グラボ: NVIDIAの最も高いやつ
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電源: 1000W〜2000Wのもの

10. ((((；ﾟДﾟ))))

11. 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！！！？

12. 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！！

13. 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

14. 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

15. 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

16. 1. NVIDIAのグラボとドライバ
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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
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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）
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マイナーなディストリビューションだと
ちょっと大変・・・？

17. 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…
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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

18. 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

19. 3. NVIDIAライブラリ「CuDNN」
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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
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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

20. 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
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ライブラリなどは変わるので覚えてもしょーもない

21. 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！！）