Theanoを使ってGPU計算をする。
Deep LearningにtheanoのGPU計算のチュートリアルがあったのでやってみた。
pylearn2を使ったディープラーニングのトレーニングもGPUで高速計算できる。
Using the GPU — Theano 0.6 documentation
ちなみにCUDAが対応してないパソコンだとCPUしか使えない。(airできなかった(; _ ;))
次のコードを実行する。
check.py
from theano import function, config, shared, sandbox import theano.tensor as T import numpy import time vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x iters = 1000 rng = numpy.random.RandomState(22) x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX)) f = function([], T.exp(x)) print f.maker.fgraph.toposort() t0 = time.time() for i in xrange(iters): r = f() t1 = time.time() print 'Looping %d times took' % iters, t1 - t0, 'seconds' print 'Result is', r if numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]): print 'Used the cpu' else: print 'Used the gpu'
CPUで計算するときは、
THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=cpu,floatX=float32 python check.py
GPUで計算するときは、
THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python check.py
ちなみに、nvccコンパイラがないとエラーが出る。
nvcc compiler not found on $PATH. Check your nvcc installation and try again.
nvccのダウンロード。
http://www.nvidia.com/content/cuda/cuda-downloads.html
インストールの参考サイト。
Getting Started Mac OS X :: CUDA Toolkit Documentation
インストールしたら、パスを通す。
export PATH=/Developer/NVIDIA/CUDA-5.5/bin:$PATH export DYLD_LIBRARY_PATH=/Developer/NVIDIA/CUDA-5.5/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH