소개

Windows10(64bit) 환경에서 Chainer1.8.1을 설치하고 GPU로 처리시킨 절차를 메모로 남깁니다.
처음에는 다양한 설정이 끝난 환경에서 잘 되어 버렸기 때문에 다른 초기 상태 PC로 설정할 때 미주를 다했습니다. .
다른 분의 참고가 되면 생각합니다.

설치 절차

1.Python3.5.1 설치

다양한 편리한 Anaconda를 설치합니다.
htps //w w. 안녕 m. 이오 / 도 w 응 아 ds

"PYTHON 3.5"를 선택.

2.VisualStudio 2013 Community 설치

htps //w w.ゔぃ ああ ls つぢ오. 코 m/쟈-jp/도w응아 ds/도w응아아 d-ゔぃ스아 ls 츠아오 vs. 아 spx
Visual Studio Community 2013 with Update 5를 선택합니다.
VisualStudio2015 커뮤니티가 포함된 상태로 설치해도 문제가 없었습니다.
※visual studio의 인스톨시, Common Tools for VC++의 항목에 체크가 들어가 있지 않으면, 넣어 실행해 주세요.

3.CUDA 7.5 설치

VisualStudio2013이 들어 있다고 가정합니다.
htps : //에서 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / 쿠다 - ww 아아 ds
다음 조건에서 다운로드하고 실행.

Operating System : Windows
Architecture : x86_64
버전 : 10
Installer Type : exe(local)

4.cuDNN 설치

미리 Regist 할 필요가 있습니다.
htps : //에서 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / kud
취득한 파일을, “C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5”하하에 전개

5.Pycuda 설치

아래에서 pycuda-2016.1+cuda7518-cp35-cp35m-win_amd64.whl을 얻고 설치를 실행하십시오.
h tp // w w. lfd. 우시. 에즈 / ~ 고 가 / py 텐조 bs / # py 쿠다
[DOS]> pip install pycuda-2016.1+cuda7518-cp35-cp35m-win_amd64.whl


6. Windows 환경 변수 추가

PATH의 최상위에 "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin"추가

7.Chainer 설치(DOS)

※이미 chainer를 인스톨하고 있는 경우는, 한번 언인스톨을 실행

pip uninstall chainer

chainer 설치

[DOS]> pip install chainer --no-cache-dir

Chainer 샘플 파일 실행

chainer를 파일로 가져오고 c:/temp 아래로 확장
htps : // 기주 b. 이 m/pf네 t/짱 r/t레에/ゔぇr1.8.1
[DOS]> cd \temp\chainer-ver1.8.1\examples\mnist
[DOS]> python train-mnist.py --gpu 0


위와 같이 표시되면 환경 구축은 완료입니다.