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こんにちは。ごみばこです。

ちょっと思い立って、TensorflowをGPUで動かしたくなったので、その構築メモを残しておきます。

カンタンなまとめ

  • AWS EC2 で g2.2xlarge を スポットインスタンスで使った
  • Tensorflow の学習データを 60GB の付属するストレージに置いた
  • crontab と aws-cli を使って定期的に AWS S3 に学習データ(の一部)を転送した
  • tensorflow と tensorflow_gpu を間違えるとかなしい
  • 2日くらいで試行錯誤した成果は得られなかった

 

マシンの調達

ローカルPCでも NVIDIA なグラフィックが搭載されているので実行はできたのですが、せっかくなので AWS を利用することにしました。インスタンスタイプとしては g2.2xlarge を利用しています。さらに、せっかくなので スポットインスタンス を利用したのですが、ちょっと高めの金額設定をして、2日ほど安定して稼働できました。高めとはいえ、普通に EC2 のオンデマンドインスタンスを立てるよりも圧倒的に安くできています。

オンデマンドインスタンス: $0.898 / 1時間
(参考:https://aws.amazon.com/jp/ec2/pricing/on-demand/

スポットインスタンス: およそ $0.09 - $0.15 / 1時間
(参考:https://aws.amazon.com/jp/ec2/spot/pricing/

入札前に過去の金額を見ていると、なぜか ap-northeash-1a のリージョンだけ天井価格?まで跳ねることがあるようだったので ap-northeast-1c を利用しました。

 

スポットインスタンスならではの注意点ですが、データ消失の可能性があったので、実際に学習を進めてみたとき、中間データを S3 にファイルとして保存するようにしていました。仕組みとしては crontab を利用して aws-cli を実行する程度のカンタンなものになっています。

Tensorflow 自体が中間データを保存・読み込みできるので、非常に便利でした!(※実際には TFLearn を利用)

 

また g2.2xlarge ならでは…?かわからないのですが 60GB ほどのストレージが付属しています。このストレージはそのまますぐに利用することが出来るのですが、マシンを再起動したりするとデータが消失するので Tensorflow の中間データや、出て来るログや、前処理した後などの一時ファイル置き場として利用していました。

 

環境構築

Linux + GPU 周辺に知識があるわけでもないので、参考になりそうで、よさそうな記事を探して、それどおりに進めたところ、実に上手く行きました。

(参考:http://qiita.com/yukoba/items/3692f1cb677b2383c983

// 下準備
$ sudo apt update
$ sudo apt upgrade -y

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
$ cat 7fa2af80.pub | sudo apt-key add -

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.44-1_amd64.deb
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.44-1_amd64.deb
$ sudo apt update

$ sudo apt install -y linux-generic
$ sudo apt install -y cuda nvidia-367
$ sudo reboot

$ sudo apt remove -y linux-virtual
$ sudo apt-get -y autoremove

$ rm 7fa2af80.pub cuda-repo-ubuntu1604_8.0.44-1_amd64.deb

// bashrcに追加
$ vi ~/.bashrc

export PATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

// 確認
$ nvidia-smi

// CuDNN の追加
//
// NVIDIA Developer に登録するとダウンロードできる
// https://developer.nvidia.com/
//
// ローカル PC でダウンロードして scp などで転送するとよい

$ tar xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
$ sudo cp -a cuda/lib64/ /usr/local/lib/
$ sudo cp -a cuda/include/ /usr/local/include/
$ sudo ldconfig

$ rm -R -f cuda cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

// grub編集
// 12行目
sudo vi /etc/default/grub

GRUB_CMDLINE_LINUX="systemd.unit=multi-user.target"

$ sudo update-grub
$ sudo reboot

// 後処理
$ sudo apt-get clean

CuDNN をインストールするとき NVIDIA Developer に登録しなくてはいけなかったところがちょっとつまりかけたところです。登録するときいくつか分野?を選べるのですが、適当なものを選んでもダメで「Accelerated Computing with NVIDIA ComputeWorks」で登録する必要がありました。ここまで行くと nvidia 系のコマンドが利用できるようになり GPU の動作具合を確認することができます。

 

Python + Tensorflow の準備

こちらも Python に詳しいわけではないので、良さそうな記事をいくつか見ながら統合した結果で進めました。

// pip で入れる python ライブラリに必要なライブラリ、ツールを入れる
$ sudo apt-get install -y libpng-dev libjpeg-dev libhdf5-serial-dev libatlas-base-dev libopenblas-dev build-essential autoconf libtool pkg-config

// python3 を入れる
$ sudo apt-get install -y python3-pip

// aws-cli を入れる
$ sudo apt-get install -y awscli

// pip を更新する
$ sudo pip3 install -U pip

// 公式サイトを要確認し Tensorflow を入れる
// https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#pip_installation
$ sudo pip3 install -U https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

// 各種ライブラリを入れていく
// tflearn Tensorflow のラッパ。カンタンに Tensorflow を扱うことができるようになる。
// pandas  カンタンに csv を扱える
// Image   画像処理を行う
// h5py    Tensorflow が高速に動くために必要らしい
// scipy   科学技術計算ライブラリ。Tensorflow が高速に動くために必要らしい
$ sudo pip3 install -U tflearn
$ sudo pip3 install -U pandas
$ sudo pip3 install -U Image
$ sudo pip3 install -U h5py
$ sudo pip3 install -U scipy

// もう一度入れ直すと numpy が早くなるらしい...?未検証
$ sudo pip3 install -U --force-reinstall numpy

// g2.2xlarge の場合 60GB がついてくるのが /mnt
// ここにテンポラリを用意していく
$ sudo mkdir /mnt/tmp/

// 学習データの記録
$ sudo mkdir /mnt/tmp/checkpoint/

// Tensorflow が動作していく様子を web 上で確認できるようにするため
$ sudo mkdir /mnt/tmp/tensorboard/

// 全許可!
$ sudo chmod 777 -R /mnt/tmp/


// Tensorflow の動作確認
// GPUに関する出力がもりもりでてくるとOK
$ python3
> import tflearn

途中 Tensorflow を入れるところで、うっかり違うバージョンの Python 、 CuDNN の URL を指定すると動作しません。さらに GPU を利用しないバージョンをこれまたうっかり選んでしまうと CPU で動作する Tensorflow が入ってしまい GPU が使えません。pip3 list などで確認をしても Tensorflow としか出てこないのでどちらが入っているか確認するのがわかりづらく…。。

実際に import tensorflow とかを実施し、GPU 初期化したよ!という結果を見るのが一番でしょうか。

 

肝心の成果は…?

ここまでで、環境構築が出来たので、あとは MNIST のチュートリアルなどをすすめると、ディープラーニングの凄さ、GPU の凄さを体験できます。

ぼくはディープラーニングって何者?を体験したかったので MNIST チュートリアルをして、以前思いついていたレシートの判別(https://gomiba.co.in/blog/archives/587)をやってみてました。ニューラルネットワークやアルゴリズムがよく分からず、それっぽくニューラルネットワークを組んでみたのですが、思ったように loss が下がらず。。これはデータや組み方が悪いんだなーと思い、ディープラーニングむずかしいね、という結論でインスタンスを終了しました。

費用は2日間で $2 くらいでしたが何の成果もあげられませんでした!(もうちょっとがんばろう)