단순히 딥 러닝의 책을 사서 그 코드를 시험하고 싶었을 뿐입니다만,
왠지 쉬는 휴가로 설치로 이틀도 걸려 버렸기 때문에,
0에서 MNIST가 움직일 때까지 한 일을 메모와 함께 공유합니다.
덧붙여서 빠진 것은 4의 fastrlock 부분뿐이므로 3으로 넘어지지 않으면 읽어 날려주세요.
그 이외는 극히 보통의 설치 순서입니다.

1.Python 설치

Anaconda를 통해 설치.
Anaconda 경유라면 Python 본체 뿐만이 아니라 계산 라이브러리라든지 일괄로 인스톨 해 주는 것 같다.
URL : htps //w w. 아나 콘다. 코 m / 도 w 응 아 d /
3.6의 최신 버전으로 OK.

2. Cuda 설치

Nvidia 사이트에서 Cuda를 설치.
Legacy Release에서 9.1을 선택하고 다운로드하세요.
(후술의 Cupy에 Cuda9.2에 대응한 버전이 없기 때문에)
URL : htps : //로 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / 쿠다 - ww 아아 ds

3.Cupy 설치

명령 프롬프트를 관리자 권한으로 시작합니다.

pip install cupy-cuda91 실행.

아마 fastrlock・・・ 라는 에러가 나오므로 나오면 4로.
나오지 않으면 5까지 절차를 날린다. (축하해! 너는 설치에서 빠지지 않았다!)

4. fastrlock 설치

4-1. fastrlock 소스에서 설치

설치에 실수하면 소스를 떨어뜨려
setup.py에서 설치하면 잘 작동하는 것 같습니다.
URL에서 fastrlock tar.gz를 다운로드하십시오.
URL : htps : // py 피. 오 rg / p 로지 ct / 후 str ぉ ck / # 후 ぇ s


압축을 풀고 명령 스크립트에서 압축을 푼 폴더로 이동합니다.python setup.py install 실행.
어쩌면 error: Unable to find vcvarsall.bat 그리고 나가기 때문에 다음.

4-2. Visual Studio 2015 Community Edition 설치

원인은 Python을 컴파일한 버전의 Visual Studio가 들어 있지 않기 때문이다.
(Visual C++ 2015 Build Tools에서도 갈 수 있는 것 같지만 나는 Visual Studio를 넣었기 때문에)

Microsoft 페이지에서 다운로드할 수 없게 되어 있으므로 여기에서 다운로드.
URL : h tps : // 어쨌든 d. c네 t. 이 m/ゔぃすあ l-S ぢ おこむ ty-2015/3000-2212_4-76440611. HTML

Common Tools for Visual C++ 2015를 선택하여 설치합니다.
(기본적으로 들어 있지 않으므로 주의)


다음을 환경 변수의 Path에 추가.
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin

명령 프롬프트를 다시 시작 python setup.py install 실행.
rc.exe라든지 link.exe라든지 라는 에러가 나오므로 다음.

4-3. Windows 10 SDK 설치

아무래도 VS2015가 폴더를 버전별로 나누어 버려 rc.exe를 찾을 수 없게 된 것 같다.
Windows Kits라는 폴더에서 가져오면 좋지만 8.1밖에 들어 있지 않기 때문에 10용 SDK를 설치한다.

URL : htps : //로 ゔぇぺぺr. mic로소 ft. 코 m / 쟈 jp / 우동 ws / 도 wn 아 ds / 우동 ws - 10 sdk

설치 후,C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\bin\10.0.17134.0\x64 (세세한 버전은 다를지도)에서rc.exe 및 rcdll.dll 복사.
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin\x86_amd64 에 붙여넣기.
python setup.py install를 실행하면 마침내 fastrlock을 설치할 수 있습니다.
pip install cupy-cuda91 를 다시 실행해, cupy 의 인스톨 완료.

5. Chainer 설치

pip install chainer 에서 chainer 본체를 설치.

6.CuDNN 설치

nVidia에 등록하여 CuDNN을 다운로드합니다.
URL : htps : //로 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / rdp / 쿠 드 - w w ぉ 아 d

압축을 푼 cuda 폴더의 내용, bin, include, lib 폴더를,
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1
덮어쓰기.

7. MNIST 실행

pythonimport chainerchainer.__version__그리고 실행하여 chainer 버전을 확인하십시오.


릴리스에서 대응 버전의 소스를 다운로드.
URL : htps : // 기주 b. 코 m / 짱 r / 짱 r / Ree Ase s



어딘가에 압축을 풀고 chainer-4.1.0\examples\mnist로 이동.
python train_mnist.py -g 0 실행.

오류가 발생하지 않으면 설치 성공!

이상

생각보다 빠졌기 때문에 정리해 보았습니다.
누군가의 도움이 되었으면 좋겠습니다.