ディープラーニングの環境構築

目次

1. Anaconda（Miniconda）のインストール
2. CUDAのインストール
3. cuDNNのインストール
4. TensorFlowのインストール
5. Kerasのインストール

初めに

この記事はTensorFlowを公式のインストール方法に従ってインストールしていきます。
公式記事はこちら（2019年12月2日現在）

Anaconda（Miniconda）のインストール

minicondaをインストール
そのあと、Anaconda Pronptで

conda create -n [name] python=3.7

を実行
[name]には自分が作成する仮想環境の名前を入力

conda activate [name]

で仮想環境を起動

CUDAのインストール

ここからCuda10.0のダウンロード
※今回はTensorFlowの公式インストールガイドに合わせてCuda10.0にしています。

cuDNNのインストール

ここからcuDNNのダウンロード
zipを展開し、得られたファイルをCUDAのインストール先のフォルダに対応させて入れる。
※基本的にCUDAのインストールフォルダはC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDAあたりにあります。

TensorFlowのインストール

Anaconda Pronptで

pip install tensorflow-gpu

バージョンを変更したいときは

pip install tensorflow-gpu==1.14

Kerasのインストール

Anaconda Pronptで

pip install keras

以上

最後に

この記事は適宜更新していくと思います。