2.24에 진행된 Chainer meetup#4 에서는 Chainer v2.0.0a1 릴리스 발표가 있었습니다. 자세한 것은 YouTube 게재(1:39:25~) 이 참고가 됩니다.
지금까지, 가상 환경 등 전혀 생각하지 않고 1개의 환경만으로 사용하고 있었습니다만, 이번 v2.0 이후와 v1.X에서는 일부 호환성이 없어집니다. 최근 TensorFlow도 ver0.12 ⇒ ver1.0으로 바뀐 것도 있어, 낡은 버젼의 코드를 사용할 수 있도록, 전환해 사용할 수 있는 형태로 해 두면 편리하다고 생각합니다. 조사해 보면, 「Conda로 만들고 있는 가상 환경의 전환을 Jupyter상에서 간단하게 실시하는 방법」 가 매우 편리할 것 같았기 때문에 해 보았습니다.

환경

Windows 10 Professional

GeForce GTX 1070

CUDA Toolkit 8.0 (8.0.44)

cuDNN 5.1

Anaconda3 4.2.0 (Python 3.5)

jupyter 1.0.0

◎ 변경 전

・chainer 1.21.0
· tensorflow-gpu 0.12.0rc1
・Keras 1.1.2

◎변경 후

・chainer 2.0.0a1
· tensorflow-gpu 1.0.0
・Keras 1.2.2

(루트를 복제하여 생성)
・chainer 1.21.0
· tensorflow-gpu 0.12.0rc1
・Keras 1.1.2

지금의 환경 를 복제하고 를 만들고 안을 새롭게했다는 느낌입니다.
Anaconda상에서는 와 는 별도의 파일로 독립하고 있어, 각각의 환경에서 pip나 conda로 개별적으로 인스톨·언인스톨 할 수 있었습니다.
루트의 클론은 용량이 늘어나므로 너무 자주하지 않을 수 있습니다.

구축 방법

1. 지금의 환경을 복제

Anaconda Prompt 등으로 의 환경을 복제하여 다른 환경, 예를 들어 등을 만든다.

>conda create -n oldenv --clone root

2. 환경 변경

・환경의 일람을 표시

>conda info -e

· 환경을 <oldenv>로 전환

>activate oldenv

· 설치된 패키지 확인

(클론된 측에도 와 같은 것이 들어있었습니다.)

>conda list

· 환경을 <root>로 되돌리기

>deactivate 

3. 새로운 Ver 설치

· 바꾸고 싶은 환경에서 (이번에는 <root>) 오래된 ver를 제거

(업데이트로 잘 작동할 수 있지만, 만약에 한 번 제거)

>pip uninstall chainer
>pip uninstall tensorflow-gpu
>pip uninstall Keras

・그대로의 환경에서(이번은<root>) 새로운 ver를 인스톨

>pip install chainer --pre
>pip install cupy
>pip install tensorflow-gpu
>pip install Keras

※chainer 2.0.0a1은 알파판이므로 --pre를 넣지 않으면 chainer1.21.0이 들어갑니다.
※chainer 2에서는 cupy가 독립했으므로, 별도 넣을 필요가 있습니다.

4. jupyter로 전환 가능

「Conda로 만들고 있는 가상 환경의 전환을 Jupyter상에서 간단하게 실시하는 방법」
"Jupyter에서 여러 커널을 쉽게 선택하기위한 설정" 2018.3.22 추가
를보고 설정하십시오. 이런 식으로 쉽게 전환할 수 있습니다.