Deep Learning のプログラムを動かすのに必要な python + GPU環境を Windows 上に作る。
[注意事項 (2019/Aug/28)] 2019/Aug/28 時点で anaconda3 上の python 3.6 でデフォルトでインストールされる tensorflow-gpu-1.14.0 を動かすには CUDA v10.0 が必要である。 cuDNNは最新版のうち CUDA v10.0 に対応したものを入れればよい。
tensorflow の代りに tensorflow-gpu を使う。 それ以外は Deep Learningのための python 環境 (Windows) と全く同じ環境を作る
(base) C:\Users\nitta> conda create -n gpu python=3.6 jupyter![]()
(gpu) C:\Users\nitta> conda activate gpu![]()
(gpu) C:\Users\nitta> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu![]()
(gpu) C:\Users\nitta> pip install keras![]()
(gpu) C:\Users\nitta> pip install scipy scikit-learn pillow h5py matplotlib pandas![]()
(gpu) C:\Users\nitta> conda install opencv![]()
(gpu) C:\Users\nitta> pip install nltk![]()
(gpu) C:\Users\nitta> pip install gensim![]()