「ゼロから作るDeep Learning 3 フレームワーク編」の中のDeZeroフレームワークをを動かすのに必要な python 環境を作る。
(base) % conda update -n base conda (base) % conda update --allなぜかpythonは3.7のままで最新版のpython3.8はインストールされないようだ。 tensorflow 2 は python 3.5 〜 3.8 で使えるようだが、 他の環境との整合性からpython 3.6を使うことにする。
(base) C:\Users\nitta> conda create -n dezero python=3.6 jupyter
(base) C:\Users\nitta> conda activate dezero
(dezero) C:\Users\nitta> pip install numpy (dezero) C:\Users\nitta> pip install matplotlib
[Windowsで以下の方法でインストールした] $ pip install graphviz <-- このやりかたが他の環境に影響を与えないのでよいと思う。
ちなみに、本のp.182に記述されているOS毎のインストール方法は以下の通り。<--この方法は使わなかった。 [macOS] $ brew install graphviz [Ubuntu] $ sudo apt install graphviz
(dezero) G:\マイドライブ\deeplearning\book13>python Python 3.6.12 |Anaconda, Inc.| (default, Sep 9 2020, 00:29:25) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from graphviz import Digraph >>> dot = Digraph(comment='The Round Table') >>> dot #doctest: +ELLIPSISdot.node('A', 'King Arthur') >>> dot.node('B','Sir Bedevere the Wise') >>> dot.node('L','Sir Lancelot the Brave') >>> dot.edges(['AB','AL']) >>> dot.edge('B','L',constraint='false') >>> print(dot.source) # doctest: +NORMALIZE_WHITESPACE // The Round Table digraph { A [label="King Arthur"] B [label="Sir Bedevere the Wise"] L [label="Sir Lancelot the Brave"] A -> B A -> L B -> L [constraint=false] } >>> dot.render('test-output/round-table.gv',view=True) # doctest: +SKIP 'test-output\\round-table.gv.pdf'
インストール用のページはこちら。
(dezero) C:\Users\nitta> pip install pillow
CuPyの公式ページには Ubuntsu とCentOSしか正式サポートしていないようだ。が、Windowsでも動いた、という話もあるようだ。
現時点(2020/10/10)で手元のWindows10マシンにインストールされているCUDA (C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10.1)のバージョンはv10.1。インストール方法はこちら。(dezero) C:\Users\nitta> pip install cupy-cuda101なんか、cupyがWindowsにも普通にインストールされたようだ。確認してみると、正しく動作しているように見える。
(dezero) G:\マイドライブ\deeplearning\book13>python Python 3.6.12 |Anaconda, Inc.| (default, Sep 9 2020, 00:29:25) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import cupy as cp >>> A=cp.arange(9).reshape(3,3).astype('f') >>> B=cp.arange(9).reshape(3,3).astype('f') >>> print('A=\n',A) A= [[0. 1. 2.] [3. 4. 5.] [6. 7. 8.]] >>> print('B=\n',B) B= [[0. 1. 2.] [3. 4. 5.] [6. 7. 8.]] >>> C = A + B >>> print(C) [[ 0. 2. 4.] [ 6. 8. 10.] [12. 14. 16.]]
pip install line_profiler pip install memory_profiler pip install psutil
brew install graphvizLinuxの場合
sudo apt install graphviz
(dezero) C:\Users\nitta> jupyter notebook