ディープ ニューラル ネットワークをトレーニングするためだけに、最上位のグラフィックス カードを搭載したハイエンド システムに大金を費やしたものの、GPU が活用されているかどうかはわかりませんか? おそらく、システムに GPU を搭載するだけで、追加のセットアップや構成を行わなくても、ディープ ラーニング トレーニングが自動的に高速化されるという印象を抱いているかもしれません。しかし、残念ながらそうではありません。GPU の能力を最大限に活用し、ディープ ニューラル ネットワークのトレーニングを高速化するには、システム上で CUDA と cuDNN を適切にセットアップする必要があります。
ディープ ラーニング トレーニングを高速化するために CUDA と cuDNN をインストールしようとしましたが、そのプロセスが圧倒されたり混乱したりしていると感じたとしても、心配する必要はありません。あなたは一人ではありません。これらのライブラリを立ち上げて実行することは、特にディープ ラーニングと GPU アクセラレーションを初めて使用する場合には、困難な作業になる可能性があります。ただし、GPU を使用してトレーニング プロセスを高速化する利点は、努力する価値があります。
このブログ投稿では、すべてが正しく設定されていることを確認するために、インストール プロセスを段階的に説明します。この記事を読むと、GPU の可能性を最大限に引き出し、ディープ ニューラル ネットワーク トレーニングを加速できるようになります。このプロセスを次の部分に分けて説明します。
ステップ 1: CUDA および cuDNN とのシステム互換性を確認します。
ステップ 2: Python 仮想環境をセットアップし、TensorFlow および TensorFlow-GPU をインストールします。
ステップ 3: Python 用の Microsoft Visual C++ コンパイラをインストールします。
ステップ 4: GPU 用の CUDA ツールキットをインストールします。
ステップ 5: cuDNN ライブラリをインストールします。
ステップ 1: ハードウェアの互換性を確認する
CUDA および cuDNN ライブラリのインストールを開始する前に、ハードウェアがこれらのソフトウェア ライブラリと互換性があることを確認することが重要です。インストール中の潜在的な互換性の問題やエラーを回避するには、次のことを行ってください。