みらいテックラボ

音声・画像認識や機械学習など, 週末プログラマである管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.

おススメ! Deep Learning AMI

最近, Deep Learningを使った画像認識などにチャレンジしているのだが, 学習時間の短縮のために時々AWSのG2インスタンを使うことがある.

G2インスタンスを使う場合, ここ[1]などのようにCUDAやcuDNNをインストールしてGPUを使えるようにし, その上でTensorFlowやKerasをインストールするなど, 結構環境づくりに手間がかかった.
その上, G2インスタンスGPUであるGRID K520は, 最新のNDIVAドライバではサポートされていない(Ver367.xxまで)といったトラップまである.
(最初は見事にトラップにはまってしまった.)

そこで, Deep Learningが簡単に使えるAMIがないかと探していたところ, 最近Oregonリージョンでは「Deep Learning AMI Ubuntu Version」[2]なるAMIがAWS Marketplaceにあることが分かった.

f:id:moonlight-aska:20170420224422p:plain

そこでこれをちょい試してみることに.
すると, インスタンス生成時にこのAMIを選択するだけで, すぐに以下のDeep Learningフレームワークが利用できるようになった.

MCNetv0.9.3 tag
TensorFlowv1.0.1 tag
Theanorel-0.8.2 tag
Cafferc5 tag
Caffe2(Experimental)v0.6.0
Torchmaster branch
Keras1.2.2 tag
CNTKv2.0rc1 tag

注) 2017/4/20現在

Kerasを使った画像分類の学習を試してみたが, 問題なく動作しているようだ.

最近まで, Deep Learning用にGPUボード搭載のPC組み立てようかと考えていたが, こんなに環境構築が簡単な上に, 用途によってはよりハイスペックなP2インスタンスの選択も可能な点を考えると, 当面AWSをスポットインスタンスで使うのもいいか, と考え始める今日この頃.

GPU使ってDeep Learningを試してみたい方には, これはおススメです.

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参照URL:
[1] AWS g2インスタンス(GPU:K520)にCUDAを入れる際の落とし穴(2017年3月版)
[2] AWS Marketplace: Deep Learning AMI Ubuntu Version




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