いろいろあって機械学習用フレームワークChainerの環境を構築したくなってきた。今までTensorFlowなどの環境はVagrantを使って構築していたが、今回はChainerでも同様の環境を作りたい。

まずはChainerのインストール方法について調査した。

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Chainerのインストール方法について

ここを参照すれば一発である。想定する環境はUbuntu Linuxだ。

Install Guide — Chainer 1.16.0 documentation

sudo aptitude install -y python-pip
pip install -U setuptools
pip install -U numpy
sudo aptitude install -y libpython-dev
pip install -U numpy
pip install chainer

これでpython インタプリタを起動すれば、Chainerの環境が使えるようになる。

$ python
Python 2.7.10 (default, Oct 14 2015, 16:09:02)
[GCC 5.2.1 20151010] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
from chainer import Link, Chain, ChainList
import chainer.functions as F
import chainer.links as L>>> import chainer
>>> from chainer import cuda, Function, gradient_check, Variable, optimizers, serializers, utils
>>> from chainer import Link, Chain, ChainList
>>> import chainer.functions as F
>>> import chainer.links as L
>>> exit()

VagrantでChainerをインストールする環境を構築する

これもこれまでのものと大して変わらない。Chefを使ってprovisionするスクリプトを作っていく。

github.com

packages = %w{g++ bison flex libmpc-dev  libmpfr-dev libgmp-dev texinfo libexpat1-dev
              libncurses5-dev cmake libxml2-dev python-dev swig doxygen subversion
              libedit-dev git libtool automake libhidapi-dev libusb-1.0-0-dev
              graphviz gawk gtkterm silversearcher-ag python-pip libpython-dev
            }
packages.each do |pkg|
  package pkg do
    action [:install, :upgrade]
  end
end


execute "Chainer Install" do
  command "pip install -U setuptools numpy chainer"
  action :run
end