Chainer - 安装

Chainer 是一个多功能的深度学习框架，它支持动态图形构建，适用于各种机器学习任务。无论我们是深度学习新手还是经验丰富的开发人员，在我们的系统上设置 Chainer 都是一个简单的过程。

Chainer 的安装和设置

让我们完成安装和设置的步骤，以确保我们完全有能力开始使用 Chainer 构建深度学习模型 −

先决条件

在安装 Chainer 之前，我们应该确保我们的系统满足以下先决条件 −

Python

Chainer 支持 Python 3.5 及更高版本。建议使用 Python 3.7 或更高版本以获得最佳兼容性和性能。

我们应该确保 Python 安装在我们的系统上。我们可以从官方 Python 网站下载最新版本。我们的系统中已经安装了 Python，我们可以通过运行以下代码来验证我们的安装 −

python --version

以下是系统中安装的 python 版本 −

Python 3.12.5

Pip

Pip 是用于在我们的工作环境中安装 Chainer 及其依赖项的包管理器。通常 Pip 是 Python 自带的，但我们可以使用以下代码安装和升级它 −

python -m Ensurepip --upgrade

以下是上述代码执行的输出 −

默认为用户安装，因为正常的站点包不可写
查看链接:c:\Users\91970\AppData\Local\Temp mpttbcugpx
要求已满足:pip 位于 c:\program files\windowsapps\pythonsoftwarefoundation.python.3.12_3.12.1520.0_x64__qbz5n2kfra8p0\lib\site-packages (24.2)

安装和升级后，我们可以检查已安装 pip 的版本通过执行以下代码 −

pip --version

以下是系统中安装的 pip 版本 −

pip 24.2 来自 C:\Program Files\WindowsApps\PythonSoftwareFoundation.Python.3.12_3.12.1520.0_x64__qbz5n2kfra8p0\Lib\site-packages\pip (python 3.12)

安装 Chainer

一旦满足先决条件，我们就可以继续安装 Chainer。安装过程很简单，可以使用 pip 和 Pythons 包管理器等两种方法 +1。以下是我们可以做到的 −

安装具有 CPU 支持的 Chainer

如果我们想安装没有 GPU 支持的 Chainer，我们可以在 pip 的帮助下直接安装它。以下命令可用于安装最新版本的 Chainer 以及必要的依赖项。这适用于不需要 GPU 加速的系统 −

pip install chainer

以下是 Chainer Framework 安装的输出 −

Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
Requirement already satisfied: chainer in c:\users\91970\appdata\local\packages\pythonsoftwarefoundation.python.3.12_qbz5n2kfra8p0\localcache\local-packages\python312\site-packages (7.8.1)
............................
............................
............................
Requirement already satisfied: six>=1.9.0 in c:\users\91970\appdata\local\packages\pythonsoftwarefoundation.python.3.12_qbz5n2kfra8p0\localcache\local-packages\python312\site-packages (from chainer) (1.16.0)

安装支持 GPU 的 Chainer

如果我们想利用 GPU 加速，我们需要安装支持 CUDA 的 Chainer。我们安装的 Chainer 版本应与系统上安装的 CUDA 版本相匹配。

我们可以通过将版本号替换为与安装的 CUDA 版本相对应的版本来安装不同版本的 chainer。

适用于 CUDA 9.0

如果我们想在 CUDA 9.0 支持的帮助下安装 Chainer，请使用以下命令。此命令确保 Chainer 已安装，并安装了利用 CUDA 9.0 实现 GPU 加速所需的依赖项。

pip install chainer[cuda90]

适用于 CUDA 10.0

在这里，我们可以使用以下命令安装 chainer，该命令告诉 pip 安装 Chainer 以及支持 CUDA 10.0 所需的库。 100 对应于 CUDA 版本 10.0 −

pip install chainer[cuda100]

适用于 CUDA 10.1

以下命令指定 Chainer 应与支持 CUDA 10.1 所需的库一起安装。101 对应于 CUDA 版本 10.1。

pip install chainer[cuda101]

适用于 CUDA 11.0 及更高版本

以下命令指定 Chainer 应与支持 CUDA 11.0 一起安装。 110 对应于 CUDA 版本 11.0。

pip install chainer[cuda110]

验证安装

安装 Chainer 后，重要的是确保安装成功并且 Chainer 已准备好使用。我们可以通过使用下面提到的代码运行 python 脚本来测试安装 −

import chainer
print(chainer.__version__)

以下是系统中安装的 Chainer 框架的版本 −

7.8.1

安装其他扩展

Chainer 附带几个可选扩展，可用于特定任务。根据我们的项目需求，我们可能需要按如下方式安装 −

• ChainerMN:一种分布式深度学习工具，可通过跨多个 GPU 或节点进行模型训练来实现。

  pip install chainermn
  

• ChainerRL:一种专为强化学习而设计的套件，通过提供资源来开发和训练强化学习算法。

  pip install chainerrl
  

• ChainerCV:适用于计算机视觉应用，包括用于对象检测和图像分割等任务的工具和模型。

  pip install chainercv
  

设置虚拟环境

建议使用虚拟环境将我们的 Chainer 安装及其依赖项与其他 Python 项目隔离开来。为了避免与其他 Python 包发生冲突，使用虚拟环境是个好主意。下面是安装虚拟环境的代码 −

pip install virtualenv

安装完成后，我们可以使用以下代码创建虚拟环境 −

virtualenv chainer_env

这里我们在 windows 平台上执行以下代码来激活虚拟环境 −

chainer_env\Scripts\activate

如果我们想在 MacOs/Linux 中激活虚拟环境，那么我们必须执行以下代码 −

source chainer_env/bin/activate

现在使用以下代码在虚拟环境中安装 chainer 框架 −

pip install chainer

常见安装问题故障排除

• CUDA 兼容性:确保系统上安装的 CUDA 版本与 Chainer 安装期间指定的版本匹配。不匹配可能会导致运行时错误。
• 依赖项冲突:如果我们遇到依赖项问题，请尝试使用 pip install --upgrade pip 更新 pip 并重新安装 Chainer。

通过遵循上述所有步骤，Chainer 将成功安装在我们的系统上，允许我们开始开发和训练深度学习模型。无论我们使用的是 CPU 还是 GPU，Chainer 都能提供我们执行各种机器学习任务所需的灵活性和强大功能。