Windows 10でディープラーニング環境を構築した記録 (グラフィックカードドライバー+CUDA+TensorFlow+Anaconda+PyCharm)
序文
私は主に Linux を使用し、モデルを実行するときに win10 を使用することは少ないため、関連するブログを書いたことは比較的少ないのですが、今回は、クラスメートが完全なドキュメンタリーを実行するための環境を構成するのを手伝うのを利用しました。
インストールされているソフトウェア:
GTX 950M グラフィックス カード ドライバー
tensorflow1.12.x および tensorflow1.13.x
CUDA9.2 および CUDA10.0
Anaconda3
PyCharm
まず、この環境で必要な TensorFlow のバージョンはtensorflow-gup==1.12と ですtensorflow-gup==1.13。したがって、バージョンの対応を確認すると、インストールする必要がある cuda のバージョンは cuda9 シリーズと cuda10.0 であることがわかります。簡単に言うと、ディープラーニングを高速化するためにグラフィックス カードを使用したい場合は、これら 2 つのツールキット。[ tensorflow と cuda の対応]、[ CUDA とは]、[ cudnn とは]。
グラフィックス カード ドライバーがサポートする CUDA には下位互換性があるため、最新のグラフィックス カード ドライバーをインストールするだけです。
Python 環境の場合は、Anaconda のインストールを選択します。Anaconda は、単純に Python の拡張バージョンとして理解できます。[ Anaconda とは]、[ TensorFlow と Python の対応]
IDE は PyCharm を選択します。【Pycharm共通操作チュートリアル】
1 グラフィックカードドライバーのインストール
nvidia-smi を使用すると、コマンドが無効であることがわかったので、彼のコンピュータにグラフィック カード ドライバーを再インストールすることにしました。グラフィック カード ドライバーの最新バージョンをインストールするだけです。サポートされている CUDA バージョンには下位互換性があります。
GTX シリーズ グラフィックス カードのダウンロード URL (GTX シリーズ グラフィックス カードの場合は、この URL に直接アクセスした方が早いです。最初に NVIDIA の公式 Web サイトを開いても構いません。結局のところ、cudnn をダウンロードするときにログインする必要があります。えー、アクセスについて文句を言いましょう。今月の Nvidia の Web サイトの速度は遅いです）。対応するドライバーを選択してダウンロードしてインストールします。この手順は非常に簡単ですので、スキップさせてください。
2 CUDAとcudnnをインストールする
CUDA ダウンロード アドレス
cuDNN ダウンロード アドレス (Nvidia アカウントにログインする必要があります)
2.1 CUDAのダウンロード
CUDA10.0 および CUDA9.2 のダウンロード場所:
CUDA9.2 ダウンロード: 構成 [ Windows- x86_64 - 10 - exe] を選択し、インストール パッケージとパッチをダウンロードします。インストールするときは、まずインストール パッケージをインストールし、次にパッチをインストールします。
CUDA10.0 ダウンロード: CUDA9.2 に似ています。
2.2 cudnn ダウンロード
CUDA9.2とCUDA10.0にそれぞれ対応するcudnnを検索し、CTRL+Fで検索し、いずれかをダウンロードします。
2.3 CUDA と cudnn のインストール
2.3.1 cuda9.2インストールパッケージのインストール
1: インストール パッケージの抽出場所 (一時的な場所。ディレクトリとして新しい英語のパスを作成するだけです。インストール完了後、システムによって自動的に削除されます) を選択し、解凍の完了後にシステムの互換性がチェックされます。
2. 使用許諾契約に同意する
3. カスタム インストールを選択します [注: カスタム インストールを選択してください (将来ソフトウェアをインストールするときにカスタム インストールを選択する習慣を身につけてください)] 4. カスタム オプション [ ]、残りのドキュメントとサンプルはインストールされず、統合する必要はありませ
んDevolopment+Runtime。 VSに。以下の 3 つのドライバーは、グラフィックス カードの取り付け時に基本的にインストールされているか、インストールする必要はありません。
5. インストール場所を選択します [使い慣れた開発ツールの場所をカスタマイズしました。これを自分で選択して覚えてください] 6. インストール パッケージがインストールされます。 7. パッチのインストール: パッチのインストール プロセスとインストール パッケージ
の
インストールプロセスは非常に似ています。【提取位置不变+都选择自定义安装+自定义选项只有Development和Runtime两个全选+安装位置选择和安装包相同的安装位置】
2.3.2 CUDA9.2 インストール用の cudnn
図に示すように、解凍した cudnnフォルダー内のファイルをCUDA インストール パッケージの対応するフォルダーに配置するbin目录だけです。- - - -include目录lib目录
bincudnn64_7.dll
includecudnn.h
libx64cudnn.lib
2.3.3 CUDA9.2検査
nvcc -Vコマンドを使用して検出し (グラフィックス カード ドライバーが正常にインストールされているかどうかを確認するために nvidia-smi が使用されます)、次に を使用します重启。
2.3.4 CUDA10.0のインストール
CUDA9.2 が正常にインストールできれば、CUDA10 およびそれに対応する cudnn のインストールは問題ありませんが、CUDA10.0 にはパッチがないため、インストールする方が便利です。
注意在进行安装时，需要将CUDA9.2卸载，或者在环境变量中将CUDA9.2对应的变量利用【# 、*等特殊符号】进行注释（推荐，这样更加方便切换）。
CUDA10.0 インストール用の 2.3.5 cudnn
（わずかに）
2.3.6 CUDA10.0検査
忘れずに再起動してください（省略）
3 Anaconda3のインストール
3.1 アナコンダのダウンロード
公式ウェブサイトからダウンロードするか、清華鏡局からダウンロードするかを選択できますが、清華鏡局からダウンロードすることをお勧めします。まず日付順に並べ替えます。
ダウンロードする最新の Windows バージョン 64 ビットを選択します。
3.1 アナコンダのインストール
1. 64 ビットか 32 ビットかを確認し、次の手順に進みます。
2. 使用許諾契約に同意します。
3. 誰でも利用できます。
4. インストールディレクトリを選択します。
5. 最初のチェック マークをクリックして、環境変数に追加します。！！
6. インストール中です。しばらくお待ちください。
7. インストールが完了しました。概要をご覧になりたい場合は、これら 2 つのオプションを選択できます。
3.3 Anaconda ソースの変更
anaconda の公式サイトは海外にあるため、ダウンロード速度が非常に遅く、ダウンロードに失敗することがよくあります。必要なソフトウェア パッケージをより速くダウンロードするには、anaconda を起動してソースを変更する必要があります。Anacondaのヘルプに従ってください。清華ミラーステーションのソース変更は非常に簡単です。
4 仮想環境の生成
4.1 仮想環境の作成と利用
Anaconda promptまたは を開きますwindows PowerShell(管理员)(A)。
仮想環境を作成する
conda create -n VE1 python=3.6
オープンな仮想環境
conda activate VE1
tensorflow1.13.1をインストールする
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-gpu==1.13.1
4.2 仮想環境の場所
仮想環境は、Anaconda インストール パスの下にありますenvs文件夹。
opencv-python をインストールする
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple opencv-python
PIL をインストールする
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple pillow
仮想環境を終了する
conda deactivate
5 PyCharm のインストールと試用版のアクティベーション
5.1 PyCharmのダウンロード
1. PyCharm 公式 Web サイトを開き、「ダウンロード」をクリックします。
2. Windows で他のバージョンをダウンロードします (青色の [ダウンロード] をクリックして最新バージョンを直接ダウンロードしますが、ここでは推奨されません)。左下隅をクリックしますOther versions。
3. 適切なバージョンを選択してダウンロードします [win-64-bit-Professional Edition-2018.3]。
5.2 PyCharmのインストール
1. インストール場所を選択します
2. バージョンを選択します。【64ビット+環境変数に追加】
3.インストール
5.3 PyCharmの実行
1 アクティベーション コードを入力してアクティベートします。
アクティベーション コードを入力します。
2 「無料で評価する」を選択します。
プロジェクト用に作成したばかりの仮想環境を設定します。 [ File - Settings - Project Interpreter - Add - Conda Environment - Existing environment（下边忘了用框框起来了） - Interpreter路径 - python.exe]
仮想環境は、Anaconda インストール パスの下の env フォルダーにあります。
