生成 Deep Learning

準備 (with and without GPU)

• Windows 10
• nVidia GPU (980m, 2070, ...) + CUDA 10.1 + cuDNN 7.6.5がインストール済み
• Anaconda がインストール済み
• Anaconda PowerShellの中からgitが起動できること。 このためには、 git for Windowsのインストール中に "Git from the command line and also from 3rd-party software (Recommended)"を選択する必要がある。

準備 (ソースコードのclone):

Git Bash を使う場合 (推奨)

1. Git for Windows の Git Bash を起動する。
2. 本のサンプルコードを github レポジトリから手元の PC に pull する。 Git Bash で git for Windowsを使って git clone する。

Anaconda PowerShell を起動して git clone

nitta@gtunes2 WINGW64 ~ $ cd g:/    nitta@gtunes2 WINGW64 /g $ cd マイドライブ\deeplearning\book14\local    nitta@gtunes2 WINGW64 /g/マイドライブ\deeplearning\book14\local $ git clone -b tensorflow_2 https://github.com/davidADSP/GDL_code.git

3. 今後は git pull すれば、いつでも最新版のコードを参照できる。

Anaconda PowerShell を起動して git pull

nitta@gtunes2 WINGW64 ~ $ cd g:/    nitta@gtunes2 WINGW64 /g $ cd マイドライブ\deeplearning\book14\local    nitta@gtunes2 WINGW64 /g/マイドライブ\deeplearning\book14\local $ git pull

Anaconda PowerShell を使う場合(git cloneがうまく動作しない場合がある?)

1. Anaconda の Anaconda PowerShell を起動する。
2. 本のサンプルコードを github レポジトリから手元の PC に pull する。 Anaconda PowerShell で git for Windowsを使って git clone する。

Anaconda PowerShell を起動して git clone

(base) PS C:\Users\nitta> g:    (base) PS G:\> cd マイドライブ\deeplearning\book14\local    (base) PS G:\マイドライブ\deeplearning\book14\local> git clone -b tensorflow_2 https://github.com/davidADSP/GDL_code.git





3. 今後は git pull すれば、いつでも最新版のコードを参照できる。

Anaconda PowerShell を起動して git pull

(base) PS C:\Users\nitta> g:    (base) PS G:\> cd マイドライブ\deeplearning\book14\local    (base) PS G:\マイドライブ\deeplearning\book14\local> cd GDL_code    (base) PS G:\マイドライブ\deeplearning\book14\local\GDL_code> git pull

準備 (python 仮想環境の設定)

1. G:\マイドライブ\deeplearning\book14\local\GDL_code にソースコードが展開されている。
2. requirements.txt にはtensorflow==2.2.0 と記述されている。TensorFlow 2.1 以降は GPU版と non-GPU版が統合されたはずであり、 2020/02/13現在 手元のPCでは CUDA 10.1, cuDNN 7.6 がインストールされているので、GPUでも動くはず。




3. Anaconda PowerShellを起動し、その中でpythonの仮想環境を作成する。

Anaconda PowerShell 内で python仮想環境を作成する

(base) PS C:\Users\nitta> g:    (base) PS G:\> cd マイドライブ\deeplearning\book14\local\GDL_code    (base) PS g:\マイドライブ\deeplearning\book14\local\GDL_code> conda create -n generative python=3.7 ipykernel    (base) PS g:\マイドライブ\deeplearning\book14\local\GDL_code> conda activate generative    (generative) PS g:\マイドライブ\deeplearning\book14\local\GDL_code> pip install -r requirements.txt    (generative) PS g:\マイドライブ\deeplearning\book14\local\GDL_code> python -m ipykernel install --user --name generative





4. 本のp.32 脚注(18) の指示では「python 3.7 を使うので、requirements.txt で指定されている grpcio のバージョンを1.24.3 に修正してからインストールする」となっているが、現時点(2020/02/14)でrequirements.txt には grpcio の記述がない。もし必要となったら後で以下のようにしてインストールすることにして、ここではインストールせずに先に進む。

      pip install grpcio==1.24.3
  

5. p.33 の記述によれば、本のサンプルプログラムを試すことができるように、仮想環境内で以下のコマンドを実行する必要がある。 これでjupyter の kernel として "Python 3" 以外に "generative" が選択可能になった。

      python -m ipykernel install --user --name generative
  





6. 3章で GraphViz を使うのでインストールする。
• https://graphviz.org からStable Windows install package (64bit) をダウンロードする。(2020/02/20 現在 graphviz-install-2.44.1-win64.exe )
• ダウンロードしてきたexeファイルを実行すると、途中でsystem PATH に追加するか、聞いてくる。 自動で追加してもよいが、ここはデフォルトで "Do not add Graphviz to the system PATH" を選択した。
• インストール先はデフォルトは C:\Program Files\Graphviz である。自分は D：\sys\Graphviz とした。
• 環境変数 PATH に PATH\bin を追加する。
• python仮想環境の中で pip install graphviz を実行する。

jupyter notebookの起動とアクセス

1. Anaconda PowerShell で、この本のノートを作るフォルダに移動して、juypter を起動する。

Anaconda PowerShell 内で jupyte notebook を起動する

(base) PS C:\Users\nitta> g:    (base) PS G:\> cd マイドライブ\deeplearning\book14    (base) PS g:\マイドライブ\deeplearning\book14> conda activate generative    (gdl) PS g:\マイドライブ\deeplearning\book14> jupyter notebook

2. ブラウザ(chrome推奨)を起動して http://localhost:8888 にアクセスする。パスワードを回避するには、juypter を起動した際に表示されるURL (http://localhost:8888/?token=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX)を使う。




3. jupyter notebook 経由で ipynb ファイルをブラウザで開くときに、Kernel として "generative" を選択できるようになっている。