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Windowsで1から環境を整え、Mask RCNNを動かすまで。

先日の記事では、UbuntuでMask RCNNを動かすまでの環境構築を紹介しましたが、今回はNVIDAのGPUを搭載したWindowsです。つまずいた箇所をメインに紹介していきます。


1. Pythonの環境構築

こちらからAnacondaを落としてきて、セットアップをします。
セットアップが終わったら、環境変数を以下の通り設定します。

C:¥Users¥<ユーザー名>¥Anaconda3
C:¥Users¥<ユーザー名>¥Anaconda3¥Library¥bin
C:¥Users¥<ユーザー名>¥Anaconda3¥Scripts

これでpythonが使えるようになったので、Power Shellを立ち上げ

python --version

と入力してください。バージョンの情報が返ってくれば成功です。


2. CUDAをインストール

CUDAは、執筆時点(2018/6/26)では最新版の9.2がTensorflowに対応していないようなので、9.0を入れることにします。

こちらからBase Installerをダウンロードします。

セットアップが終わり次第、以下のパスを通してください。

C:¥Program Files¥NVIDIA GPU Computing Toolkit¥CUDA¥v9.0¥bin


3. cuDNNを入れる

cuDNNは、CUDAのバージョンに合わせたものでなければならないので、7.0.5を入れます。

こちらから「Download cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0」をダウンロードします。

zipファイルを解凍して、以下のファイルをそれぞの場所にコピーしてください。

cuda¥bin¥cudnn64_7.dill -> C:Program Files¥NVIDIA GPU Computing Toolkit¥CUDA¥v9.0¥bin
cuda¥include¥cudnn.h -> C:Program Files¥NVIDIA GPU Computing Toolkit¥CUDA¥v9.0¥include
cuda¥lib¥x64¥cudnn.lib -> C:Program Files¥NVIDIA GPU Computing Toolkit¥CUDA¥v9.0¥lib¥x64

(*参考:https://qiita.com/Kyohei_Yamaji/items/599a2643eabdbe29d207)


4. Visual C++ の再配布可能パッケージをインストール

WindowsでTensorflowを使うには、Visual C++のビルドツールが必要らしいので、こちらからインストールします。


5. Tensorflowのインストール

先ほど通したAnacondaのパスの中にpipコマンドも含まれているので、

pip install tensorflow-gpu
pip install keras==2.1.6
pip install imgaug

これでMask RCNNを動かすのに必要な環境は整います。


6. データセットのインストール

通常はこちらのデータセットを用いるのですが、Windowsではビルドツール関連のエラーがでてしまうので、こちらを使わせていただきます。
インストールはpipコマンド一発でできるのですが、gitコマンドが必要なので、ここからインストールしてきます。
選択項目に関しては、このサイトを参照してください。インストールが終わり次第、以下でインストールできます。

pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI


7. Mask RCNNを動かす

こちらよりクローンしてきて、

cd Mask_RCNN/samples
jupyter notebook

でチュートリアルを進めます。
これを最後まで進めて、エラーがでなければ目標達成です。


ちなみに

C:¥Program Files:NVIDIA Corporation¥NVSMI

のパスを通して、

nvidia-smi -l 1

で1秒おきのGPUの使用率を確認することができます。