Intel® AI DevCloud上编译安装chainer

官方给的教程 http://www.swcontest.net/Public/intelup/Intel+Chainer+Installation+Instructions+on+DevCloud.txt

# DevCloud 上没有sudo权限以下一步可省略
sudo yum update -y
# 事实上DevCloud上大部分依赖库已经事先安装好，所以可忽略此步骤
sudo yum install -y build-essential cmake git wget ssh libboost-all-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libhdf5-serial-dev libopencv-dev libprotobuf-dev liblapack-dev libssl-dev protobuf-compiler python3-dev python3-numpy python3-pip python3-setuptools openssl
# 设置所需的环境变量
export LD_LIBRARY_PATH="$HOME/.chainer/lib:$HOME/.local/lib:/usr/local/lib"
export LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH"
# wget下载swig-3.0 进行编译安装 ★建议安装在$HOME/.local 路径下
wget https://nchc.dl.sourceforge.net/project/swig/swig/swig-3.0.12/swig-3.0.12.tar.gz && tar -xf swig-3.0.12.tar.gz
cd swig-3.0.12
./configure --prefix=/home/[你的用户名]/.local
make -j
make install
# 创建Python 虚拟环境，解决Intel Chainer依赖原环境下MKLDNN 问题，从而创建自己专属的MKLDNN
conda create -n chainer_intel intelpython3_core python=3
# 创建完虚拟环境后，可以激活虚拟环境
source activate chainer_intel
注意：退出虚拟环境可以使用下述命令
source deactive
# 更新pip和setuptools
pip install --upgrade pip setuptools
# 安装Python需要的库
pip install wheel six h5py nose protobuf Pillow filelock
# 下载Intel Chainer，并进行安装
git clone -b master_v3 https://github.com/intel/chainer
cd chainer
python setup.py install

自己实际安装时

编译安装swig前，需要编译安装pcre

wget ftp://ftp.csx.cam.ac.uk/pub/software/programming/pcre/pcre-8.41.tar.gz
tar -xf pcre-8.41.tar.gz
cd pcre-8.41
./configure --prefix=/home/u9860/local_install
make -j8
make install

wget https://nchc.dl.sourceforge.net/project/swig/swig/swig-3.0.12/swig-3.0.12.tar.gz && tar -xf swig-3.0.12.tar.gz
cd swig-3.0.12
./configure --prefix=/home/u9860/.local
make -j8
make install

安装虚环境，我开始使用Anaconda，发现带intelpython3_core，命令就报错，后来去掉。再编译intel chainer时，报错找不到。最后使用intel自己的conda没有问题

conda create -n chainer_intel intelpython3_core python=3
source activate chainer_intel
git clone -b master_v3 https://github.com/intel/chainer
cd chainer
python setup.py install

在开始使用前，需要安装几个包，不然会有ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'错误。

pip install six
pip install filelock
pip install matplotlib

最好还有一个错误是，_tkinter.TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable

根据_tkinter.TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable解决，在文件中添加

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

我在DevCloud上，mnist的速度是90，在自己的电脑上，速度是20，感觉没我想象的快。