CmdStan

Windows上にWindows Subsystem for Linux（WSL）を使ってUbuntuを起動し、RStudio Serverを構築して、CmdStanRを使う方法を紹介します。 そもそものきっかけ 現在のStanの計算は、WindowsよりLinuxの方が3倍ぐらい速いみたい(モデルにもよるけど)。Windowsの人はWSLをインストールして実行せよ、そしてRStudioサーバを使って開発するといいよ、とのこと。 https://t.co/6dpU7USlOh&mdash; Kentaro Matsuura (@hankagosa) April 25, 2020 このツイートを教えてもらったのがきっかけ。どうやらWindowsよりもLinuxの方が3倍くらい速いとのこと。 しかし、誰もがLinuxをインストールしたPCを持っているかというとそうでもなく、デュアルブートするのも現実的ではありません。そこで、Windows Subsystem for Linux（WSL）を利用して、Windows上にLinux環境を構築してUbuntuを利用しようというのが主な目的。 簡単にまとめると、仮想マシンでUbuntuを動作させるよりも、WSLの方が動作が軽く良いらしいです。 WSLについての詳細は以下を参照 https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1903/18/news031.htmlhttps://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1903/18/news031.html WSLのインストール Windows 10 Homeの場合、WSLの機能がONになっていないので、「Windowsの機能の有効化と無効化」から「Windows Subsystem for Linux」にチェックマークを入れておきます。 Proの場合は検証していませんが、なしでもいけるのかもしれません。（のちにUbuntuが起動しない場合はこれを行ってください。） Ubuntu 18.04 LTSをインストールして起動。起動するとusernameとpasswordをインストールするように求められます。これは後で使うので覚えておいてください。 Ubuntu 18.04を起動すると、こうした感じのターミナルが表示されます。 最新のRとRStudio Serverのインストール https://medium.com/lead-and-paper/how-to-use-rstudio-server-for-ubuntu-on-windows-10-a7aeee661a5dhttps://medium.com/lead-and-paper/how-to-use-rstudio-server-for-ubuntu-on-windows-10-a7aeee661a5d 上記のサイトの手順ではRのバージョンが3.4.4になってしまうので、上の方法を踏まえつつ、以下の手順で最新版のRをインストールします。 まず、Ubuntu 18.04を起動して上記のコマンドでターミナルにsource.listに追加。 ここまでくるとRの3.6.3がインストールされているはず。 RStudio Serverのインストール これでRStudio Serverのインストールは完了。 Ubuntuのターミナルで上記のコマンドをそれぞれ打つと起動と停止が行えます。ブラウザからlocalhost:8787にアクセスすると、RStudio Serverとご対面。ユーザー名とパスワードは、WSLでUbuntuを初めて立ち上げたときに決めたものになります。 終了する際は、データの保存をお忘れなく。 ちなみにRStudio Serverのディレクトリは、上記の場所らしい。 Stan・devtools等の準備 CmdStanRを使うにあたりdevtoolsが必要なのですが、上記のコマンドをUbuntuのターミナルに打ち込みます。RStudioのパッケージ管理からdevtoolsをインストールしてもエラーが生じます。 CmdStanRの準備 RStudioのコンソール上で、上記の3コードを実行。 CmdStanRを使う CmdStanの準備 cmdstanのインストールを上記のコマンドで。 cmdstanのディレクトリをセット。 CmdStanでコンパイルと実行 モデルのコンパイルに関しては上記の様に、ファイルパスを指定してから、cmdstan_modelでコンパイルします。 ファイルパスに関してですが、home/ユーザー名と順番に指定してあげるのが確実です。 データはいつもどおりリスト形式。サンプリングに関しては上記のコマンドで実行する様になっています。RStanとは表記が違うところがあるのには注意！。 CmdStanでの結果 rstan::read_stan_csv関数を使って、CmdStanのオブジェクトを読み込むと、通常のRStan同様に結果が扱えるらしい。 参考にしたサイト

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Windows版CmdStanRでGPU（OpenCL）を使う方法

Windows上で、WSLを使ったUbuntuのRStudio Server環境構築、CmdStanRの使い方