DeepLearning 환경 구축의 전체적인 문제

대분 전 푹 빠진 환경 구축을 메모지로 보도화한다.

DeepLearning 등을 시운전해 보고 싶지만 기본적으로 Ubuntu 등 Linux 환경이 표준

말은 그렇지만 Windows로 구축하고 싶어요

하지만 이런 상황에서 반한 점이 많다.

GPU를 사용하고 싶을 때 파이톤이 말하는 각종 라이브러리의 의존 관계는 매우 번거롭다.

VS와 VC가 구축되고 있음(일반적으로 Linux보다 더 번거로움)

CUDA, 드라이버 등의 설치가 해결된 후cupy, 이런 것들은 모든 플랫폼에 번거롭다
결국 웹의 Stackoverflow 같은 QA를 보면서개별 구축 또는 비공식lib.whl을 pip로 각각 넣기

어떻게 될 줄 알았는데 아나콘다가 진화해서 행복해지는 이야기

결론: Anaconda를 통한 환경 구축

이번 시도는 Windows 10에 Tensorflow의 작동 위치를 구축합니다.
GPU는 GTX1050Ti인데 CUDA 굿즈가 오래전에 설정돼 있어서 까먹었어요.
CUDA v8이 틀림없습니다.0+CUDNNv6, 필수 Path는 통과의 전제 조건

Miniconda

　　1. 설치는 보통 여기.부터 64비트 버전으로 하면
　　2. Path 설정, 이번에는 PowerShell에 중점을 두고 PowerShell로 시작할 때 스크립트 추가(DOS가 싫어)
Anaconda proompt의 PATH 직접 추가
Microsoft.PowerShell_profile.ps1

      Set-Item Env:path "$Env:path;C:\Users\xxx\Miniconda3;C:\Users\xxx\Miniconda3\Library\mingw-w64\bin;C:\Users\xxx\Miniconda3\Library\usr\bin;C:\Users\xxx\Miniconda3\Library\bin;C:\Users\xxx\Miniconda3\Scripts;C:\Users\xxx\Miniconda3\bin;"

가상 환경 생성

아직.3.5살 때 행복할 것 같아서 3.5로 만들었어요.

> conda create -n py35 python=3.5
> conda-env list

이런 생각을 하다

# conda environments:
#
base                  *  C:\Users\xxx\Miniconda3
py35                     C:\Users\xxx\Miniconda3\envs\py35

activate...파워셸이라면 아무것도 할 수 없어.
여기. 참고할 만한 솔루션
이후 conda에 가상 환경을 구축한다.

TensorFlow

> conda install tensorflow-gpu 

이것저것 보면 pip의 Install이 나오는데, 만약 conda의 결과 참조처가 같은 것 같아요.
결과적으로 설치가 순조롭게 끝났다.
그리고 VS2015와 관련된 분위기도 마음대로 담았다.대박이다.

> python
Python 3.5.4 |Anaconda, Inc.| (default, Nov  8 2017, 14:34:30) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
>>>

그래.잘 쓰여있지만.
개별적으로 한 것은 가짜인 것 같다.당분간 움직이겠습니다.
이후 conda-env export 등을 통해 리눅스에 이식할 수도 있다.그래야지.