Deeplearning Chainer のインストール(CPU only, Ubuntu)

元々は、android 対応していることもありtensorflowを使おうと思っていたのですが、やってみたいことを実現している人が公開しているコードがchainerを使っているので、これからはchainerを使うことにしました。コード書き換えの手間を減らすことと初心者なので人のを読んで勉強と思って決めましたが、まぁヘタレです。
今回はUbuntuにインストールしてみました。皆さんはＧＰＵを使っていてＣＰＵのみでの人がすくなく、過剰な部分もあると思います。しかし、結論にもありますがやってみればＧＰＵにいくと思いますので、そこはご愛敬ということで。

１．前提ソフトウェアのインストール
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install python-dev

curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python get-pip.py

sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev gfortran

２．numpy とscipyのインストール
pip install --user numpy scipy
sudo apt-get install python-numpy python-scipy

３．Cudaのインストール
まずダウンロード下のＵＲＬに行き、自分の環境にあったものを落としてきましょう。3/12時点ではVersion 7.5でした。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

ダウンロードが終わったら、
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

４．cuDNNのインストール
これまたダウンロードしましょう。いきなりは落とせなくて登録しなければなりません。登録したら、v4 をダウンロードします。Chainer公式サイトにv2, v3も書いてあったのでそっちでもいいと思いますが、とりあえず新しいものを入れておきます。
https://developer.nvidia.com/cudnn

インストールの仕方はココに書いてあります。Linux版だけ抜粋。
tar -xzf filename
cd <installpath>
export LD_LIBRARY_PATH=`pwd`:$LD_LIBRARY_PATH

５．chainerのインストール
さて、やっと本題です。Chainerをインストールします。
sudo pip install chainer
or
pip install --user chainer

６．サンプルを動かしてみましょう。
まずはGitでサンプルを落としますが、gitがない人も考えてgitのインストールから
1. sudo apt-get install git
2.git clone http://github.com/pfnet/chainer.git
3.上で落としたフォルダに入り、exampleの中に行く
python train_minist.py (CPU版）
or
python train_minist.py -g (GPU版)

あとは、時間との闘いです。実は、諸般の事情と将来を考慮して、これをWindowsのVirtualBox(4core使用)にインストールしたUbuntuの上で走らせているのですが、遅い！！参考の人はGPUを使ってepoch 20 で 1分30秒くらいと書いてありますが、私の場合、1 epochで5分はかかっています。3.2G 8coreのマシンをVirtualBoxで4coreしか使わない等、マシン性能が大幅に削られている影響なのでしょうが・・・。tanakahxさんのGPUが必要との意見に激しく同意です。

参考：
http://tanakahx.hatenablog.com/entry/2015/10/12/214738