【本を出版しました】神経科学者と学ぶ深層学習超入門

神経科学者と学ぶ深層学習超入門を羊土社から出版いたしました。

本書は、基生研で働く神経科学者である渡辺の目線から執筆した深層学習の入門書です。おそらくはここまで神経細胞を出発点にした入門書はレアだとおもいます。その意味では、渡辺の思想書の側面もあります。

それでも本書は入門書です。数式やプログラムに慣れない方に配慮しつつ、文章では伝えきれない部分には、手描きイラストを多数掲載し、理解しやすさを心がけました。

いままでAIが皆目わかんなかったかた。開眼する可能性あります。ぜひラボに一冊どうぞ。

ＡＩ初心者Ｑ＆Ａ

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よく受ける質問をまとめておきます。この記事は順次更新します。

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Ｑ１：深層学習はGoogle Colabじゃダメですか？

Ａ１：ダメじゃないです。

共同研究者との共有が簡単に出来るので、Google Colabですべてが出来れば、再現性という意味では理想的です。が、学習をガンガンやりだす、あるいは遺伝子データや動画データなどの巨大なデータを扱い出すと、無理筋になる状況が出てきますので、その時点が分岐点です。逆に、場合によってはGoogle Colabではローカルよりも大きなメモリー空間を確保できることがあります。これはGoogle Colabのメリットです。教育用のプラットホームとしてもたいへん優れています。

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Ｑ２：深層学習をローカルサーバーでやるか、クラウドサーバーでやるか？

Ａ２：どちらでもいいです。が、クラウドでやるにしても一つくらいはローカルサーバーはあったほうがいいので、第一選択としてローカルサーバー、それ以上の処理はクラウドサーバー。また最近ではＧＵＩ完備のＡＩツールもでてきているので、その場合、ローカルサーバーはあったほうが随分操作が楽になります。AWSやGoogleなどのクラウドサーバーは高額ですが、公立の研究者であれば、大学や研究所が共同利用のために用意しているスパコンは格安で使えることがあります。また逆に潤沢な研究資金があるならば、自分でニューラルネットワークをあれこれ触らなくてもノーコードのクラウドサービスもいっぱいあります。

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Ｑ３：深層学習はWindowsじゃダメですか？

Ａ３：ダメじゃないです。ただ、深層学習のコードの大半はLinux（多くの場合はUbuntu）で開発されていますので、Windowsで動かないコードがあります（経験談）。例えば、DeepLabCutのようなメジャーコードですら一発起動とはいかないことがありました。とういわけで、Linuxが第一選択になります。あえてWindowsを第一選択にするとすれば、SONY Neural Network Console（非推奨）をメインで使いたいときです。

最近のWindowsはWSL2というバーチャル空間にUbuntuを内挿しており、これは「完全なUbuntu」を謳っておりまり、このWSL2を深層学習に利用する手があります。純粋なLinuxと比べれば、それなりのクセがありますが、Windows側からもファイルにアクセスできますし、Linux側からもWindowsのファイルにアクセスできますのでとても便利です。また、ハードウエアのセッティングはWindowsがやってくれますので超楽ちんです。ゲーミングＰＣを買ってきたらすぐに深層学習ができます。生粋のUbuntuよりは計算処理スピードの面で劣っておりますし（当社比で半分程度）メモリーもWindowsから恵んでいただく状態なのは大問題ですが、これもそのうち多少は改善されるでしょうし、今後、windowsは選択肢としてはありかもです。ただ私は非推奨です。

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Ｑ４：深層学習はMacじゃダメですか？

Ａ４：いまのところダメです。優れたコードエディターとしては使えますが、Macだけで深層学習をやることはできません。理由はNvidiaのGPUが使えないからです（いまのところ）。NvidiaのGPUで計算しても数十時間の学習はざらにありますので、それが使えない環境は、選択肢から外れます。ただ、どのみちローカルGPUも、SSH接続や、リモートデスクトップで使いますので、手元のマシンは慣れたOSがいいので、手元のインターフェースとしてMacはいい選択でしょう。ただし！LLMの推論用としてはUnified Memoryは圧倒的な性能を発揮するようです。ローカルLLMを組みたい方は選択肢として大いにありです。最近のNvidiaのSparkもその流れです。

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Ｑ５：GPUワークステーションは値段が高いのですが、必要でしょうか？

Ａ５：市販のゲーミングＰＣで十分です。というか、速度だけで言えば、ゲーミングＰＣのほうが速いことが多いです（経験談）。ＧＰＵメモリーのエラーチェック機構は深層学習には必要ありません。選ぶ基準はＧＰＵメモリーの大きさを優先させてください。次は電源の大きさ、メインメモリーの大きさ（GPUメモリーの倍くらい欲しい）、熱処理（とても大事。最悪扇風機の出番）、筐体の大きさ（できるだけ大きいほうがいい）、拡張性の高さなどです。

もうひとつ言うと、ＧＰＵワークステーションは拡張性は高く、しかも使われているパーツの耐久性は抜群なのですが、メモリーやファンなど、ワークステーション専用のパーツを使っていることが多く、これらのパーツは手に入りにくく、しかも高価です。

ゲーミングＰＣのGPUで対応しきれなくなったらクラウドPCのレンタルという選択が良いと思います。現状のゲーミングPCのGPUメモリーが２４Gbが最大（２０２３年３月現在）ですので、このメモリーを超えるような処理が必須になってきた時、クラウドPCの４０Gb、８０Gb（あるいはそれ以上のモンスター）の出番となります。

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Ｑ６：コードエディターは何がいい？

Ａ６：好きなものをお使いください。ちまたではVS Codeが大人気です。迷ったらVS Codeです。みんなが使っているので安心感が違います。私は使っていません笑。

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Ｑ７：

Ａ７：

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DeepLabCutとDeepEthogramのインストール

DeepLabCutとDeepEthogramは、動物の行動解析に人気です。

http://www.mackenziemathislab.org/deeplabcut

https://elifesciences.org/articles/63377

DeepLabCutは、座標トラッキング、

DeepEthogramは、行動パターンの分類を定量化するのに役に立ちます。

いずれもpip install で一発導入できますが、互いに異なる環境に依存していますのでanacondaなどの仮想環境にインストールします（２０２５年時点でanacondaは非推奨。ライセンスが大きく変わりました。venvなど他の環境がいいでしょう）。また現状（２０２３年２月）では、cuda12には対応しておりませんので、cuda11.xの環境にしておきます。既にcuda12環境にあるときは、

sudo apt-get -y install cuda-11-7

sudo unlink /usr/local/cuda

sudo ln -s /usr/local/cuda-11.7 /usr/local/cuda

のようにして、cuda11.xに切り替えます。

DeepLabCutは、

https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut

ここを参照し、

conda create --name dlc python=3.8

conda activate dlc

pip install 'deeplabcut[gui,tf]'

でインストール、

python3 -m deeplabcut

で起動です。

DeepEthogramは、

https://github.com/jbohnslav/deepethogram/blob/master/docs/installation.md

ここを参照し、

conda create --name deg python=3.7

conda activate deg

conda install -c conda-forge pyside2==5.13.2

Install pytorch

pip install deepethogram

でインストール、

python3 -m deepethogram

で起動です。

ゼロから始めるＡＩ実験＠応用物理学会（東工大）

ゼロから始めるＡＩ実験（２０１９年３月１１日、東工大）でのリンクまとめ

応用物理学会＠東工大でチュートリアルを行いました。内容はOSすら入っていないPCから深層学習環境を作るというチャレンジでした。なかなかハードな時間でしたが、山本研＠宇都宮大の皆さんのおかげでなんとか最後までたどり着きました。聴衆の皆様お疲れ様でした。チュートリアルで使ったリンクを以下にまとめておきます。不明な点ありましたら、メールでおねがいします。GMAILアカウントは、eijwatになります。

参照する本ブログ記事
１）Ubuntu16.04LTSにChainerをInstallする（GTX1080 & GTX1080Ti）
２）Windows10とUbuntu14.04.5のデュアルブート（OMEN by HP Desktop 880）
３）UbuntuにChainerをInstallする（GTX1080）

補助テキスト
１）Option Text for "AI experiment starting from scratch" IN JAPANESE

プログラムコードとデータセット
Code and Data）＠ＦＩＧＳＨＡＲＥ

Predictive Coding Deep Neural Network in Chainer (ver.TB8B)
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7801154

Auto_Encoder with Convolutional_LSTM / SONY NEURAL NETWORK CONSOLE
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7679057

Optical flow analysis
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5483716

Test data for prediction
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5483680

Training_data for prediction
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5483668


ＡＩ実験応用例
１）研究室のＨＰ
２）論文のＨＰ
３）プレスリリース

UbuntuにChainerをInstallする（GTX1080）

DEEP LEARNINGの計算をする際、NVIDIAのGTX1080の威力は凄いとの噂で、今回ラボに導入することにしました。DEEP LEARNINGだけではなく、メダカの３Ｄアニメーションのレンダリングにも活躍するはずです。研究費を節約するためごく普通のマザーボード（Intel H97Express）にGTX1080という構成です。電源は８５０Ｗ、ＳＳＤは２５６Ｇｂ、メモリーは１６Ｇｂ確保しました。

インストールに苦労したので、ここに書き留めておきます。ネット上の沢山のサイトを参考にしました。感謝です。参考サイトはあまりにも多く、そして修正箇所多々でしたので引用は控えます。２０１６年の夏の時点でのインストールです。

準備
０）ディスプレイはGTX1080ではなく、ひとまずマザーボードのポートに差しておく。

OSのインストール
１）Ubuntu14.04LTS（６４ビット）をイメージＤＶＤからインストール（16.04LTSは非推奨）。
２）Ubuntuをアップデート。

Chainerが依存するライブラリーをインストール
３）以下はTerminalからのコマンド実行。
４）sudo apt-get install g++
５）sudo apt-get install python2.7
６）sudo apt-get install libhdf5-dev
７）sudo apt-get install python-dev
８）sudo apt-get install python-pip
９）sudo pip install -U setuptools
１０）sudo pip install -U cython
１１）sudo pip install -U filelock

以下１２）～２４）は最近は様変わりをしたようである。

最近（２０２０年春）にTitanRTX追加を導入したときは、

こちら。

https://doraemonkokoro.blogspot.com/2020/06/ubuntuchainerinstalltitanrtxcudadriver.html

<-これをやったら、２５）へ進むが、cudnnもバージョンは上がっておりますぞ。

GTX1080のドライバーをインストール
１２）リポジトリ登録
１３）sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
１４）sudo apt-get update
１５）sudo apt-get install nvidia-370
この時点の最新版が３７０でした。
sudo apt-cache search 'nvidia-[0-9]+$'
で確かめることができます。
１６）おそらく途中で「BIOSのセキュアブートをオフにしますか」という指令がくるのでOKに。
１７）sudo reboot
１８）ここでマザーのビデオポートは使えなくなるので、ディスプレイをGTX1080に差し直す（使える場合もあります。使えるならマザーのビデオボードを使いましょう。現在本マシンはマザーのビデオボードでディスプレイを表示させていますので、GTX1080のメモリーは全部深層学習に使える状態になりました）。
１８）おそらくここで「BIOSのセキュアブートをオフにしますか」という指令がくるのでOKに。次回からは聞かれない。ちなみにセキュアブートのオフ状態はＯＳをクリーンインストールしても生きた状態が続くので注意。
１９）nvidia-smiで確認。テーブルが出てくればOK。ＧＰＵ番号と稼働状態が確認できる。

CUDAのインストール
２０）CUDA Toolkit8.0(RC)をnvidiaのサイトからWEBからダウンロード。ダウンロードするのは.debファイル。NVIDIAにアカウントを登録する必要がある。GTX1080の場合、現状ＲＣ版しか選択はない。
２１）sudo dpkg -i ###.deb
###.debはダウンロードしたファイルのディレクトリー。Terminalにそのまま投げ込めばＯＫ。
２２）sudo apt-get update
２３）sudo apt-get install cuda
２４）sudo apt-get install nvidia-370（２３でダウングレードされてしまうため。そのうちここは必要なくなる？）

もし修正パッチがあった場合は、
sudo dpkg -i ###.deb
でパッチをあてる。

cudnnのインストール
２５）NVIDIAからcudnn5.1をダウンロード（Library for Linux)。適当なところに解凍。
２６）解凍したフォルダーから所定の場所にファイルをコピー
sudo cp ###/lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp ###/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
###は所定のディレクトリ－（Terminalにそのまま投げ込めばＯＫ）。行った先のファイルパーミッションは６４４に変更（sudo chmod 644 ###）。

パスを通す
２７）sudo vi ~/.bashrcで以下を一番下に付け加える。エディターviの使い方は各自勉強。
export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:
export CPATH=$CPATH:/usr/local/cuda/include
export CUDA_INC_DIR=/usr/local/cuda/bin:$CUDA_INC_DIR

リブートしてパスをアクティブにする
２８）sudo reboot

パスを書き間違えているとターミナルからのコマンドがまったく通らなくなるので注意。もしすべてのコマンドが通らなくなったら、ターミナルから、
export PATH=/bin:/usr/bin:/sbin:/usr/sbin:/usr/local/bin:/usr/local/sbin

を実行してみる。

プロトコールバッファーを導入
２９）sudo pip install protobuf

chainerのインストール
３０）sudo pip install chainer
CUDAの位置などはchainerが自動で探し出してくれるので指定不要。

テストラン
３１）sudo apt-get install git
３２）sudo git clone https://github.com/pfnet/chainer.git
３３）ホームのchanierフォルダーのパーミッションは丸ごと７７７に設定。
３４）ホームのchainer/example/mnist内のtrain_mnist.pyを実行。
（ＣＰＵで計算。train_mnist.pyのとこはディレクトリーを）
python train_mnist.py
（ＧＰＵで計算）
python train_mnist.py --gpu=0
GPU番号はコマンドnvidia-smiで確かめることができる。普通は０になっている。
pythonのプログラム実行は、クセのようになっているsudo実行をやらないこと。
sudo vi ~/.bashrcで通したパスはログインユーザーにのみ有効。

結果
３５）ＣＰＵ計算すると数分かかる1 epochが、ＧＰＵ計算すると１秒ほどになりました。train_mnist.pyをデフォルト設定で実行すると（20 epoch）、ＣＰＵ計算で約２時間、ＧＰＵ計算で約２０秒です。DEEP LEARNINGにはＧＰＵ計算が必須なのは間違いありません。今後複数マシンでの分散計算へと時代は移行していくでしょうが、それはまだ試験段階のようです。

後日追記１
２０１７年２月２７日に新たなマシンが来たので再びセットアップ。インストールしていて気になったポイントは以下の通り。
A）１５）sudo apt-get install nvidia-370はnvidia-378になっていた。
B)それに伴う変更なのかBIOSのセキュアブートをオフにしますかという指令が来なかった（セキュアブートに対応した？）
C)CUDA Toolkit8.0(RC)はCUDA Toolkit8.0になっていた。にも関わらず、２４）のバージョン戻しは相変わらず必要。ひょっとしたらドライバーのインストールが省略できるのかもしれない。
D)python train_mnist.pyの実行でPlotReport関係のエラーが発生。それは以下でリポート済みの現象。
https://github.com/pfnet/chainer/pull/2277
古いtrain_mnist.pyファイルを動かしてみたら問題なく動いた。GPUもちゃんと動いた。

後日追記２
２０１６年９月にセットアップしたのはIntel H97ExpressのボードにCorei7 6700K/4core 4Ghzに１６Ｇｂメモリーという構成だった。メモリーは３２Ｇｂに増設はした。２０１７年２月にセットアップしたのはIntel H99ExpressのボードにCorei7 6800K/6core 3.4Ghzに３２Ｇｂメモリーという構成だった。使ってみると２０１６年版のほうが１．２倍くらい速い。同じGTX1080を積んでいても、古い方のマシンが速いという結果になった。

後日追記３
２０１７年６月１９日に新しいハードディスクにインストール。既存のChainerプログラムを走らせるとＣＵＰＹ関係のエラーがでた。知らない間にChainerがバージョン２に上がっていたので、たぶんこれが原因ということで、sudo pip install chainer==1.20.0.1で古いCHAINERをインストール。

後日追記４
別用途に買ってあったＧＴＸ１０７０を深層学習用に使えるようにした。既存のChainerプログラムを動かしてみたが十分実用に耐える実力を持っていた。十二分に速かった。

後日追記５
最近、深層学習専用機が売られています。自作ＰＣのと差は、１）一連の深層学習用のフレームワーク（ライブラリーやツール）がプレインストールされているか否か、２）ディスプレイ専用のＧＰＵが別に付属しているか否か、３）価格が高いか安いか、の３点だとおもいます。２）に関しては、ほんの若干計算のリソースに影響を与えるものと思いますが、大勢に影響なしだと思われますし、なんでしたら安価なグラフィックボード追加するのも一手です。１）のプレインストールは確かにありがたいですが、セットアップは数時間ですし、必要のないツールが入っていても無駄ですし、３）との兼ね合いかと思います。

後日追記６
Windows10とUbuntu14.04のデュアルブート（OMEN by HP Desktop 880）

後日追記７

ということは渡辺英治君は、２０１６年ころに深層学習に手を出したということでした（２０２５年１２月時点での感想）。このころLLMが出てくるのはまだ想像してなかったなー。