2017ケンタテクブロ最近はAzure関係の記事です。Learningの学習環境を構築してみるこんにちは。1.0とChainerをインストールする手順を紹介します。10でもこれらのフレームワークが動きます。NVIDIAのGPUが搭載されたゲーミングPCを持っていれば簡単に試すことができるようになっています。2015のビルド環境を整えます。CUDAのコードをビルドするときに必要になります。GPUを使わない場合は必要ありません。2015」を選択することです。プログラムを実行させるためのツールキットをインストールします。8.0をダウンロードしてから、インストールを実行してください。GPUを利用しない場合はCUDAと下記のcuDNNは必要ありません。Learningフレームワークが利用しているDNNのライブラリをダウンロードします。ダウンロードしたらZipを展開して、CUDAのインストールフォルダにコピーします。このライブラリのダウンロードには、ユーザの登録が必要になりますので、先に登録しておいてください。(cuDNN)https://developer.nvidia.com/cudnnPyhtonのインストールTensorFlowやChainerを動かすためのプログラミング環境を整えていきます。機械学習をはじめとしたプログラミング言語としてはPythonが人気です。Python環境としてはAnacondaが有名で分析や機械学習を行うためのライブラリも問題なく利用できます。LearningでもAnacondaが使われているようです。Anacondaは下記のサイトよりダウンロードします。利用しているOSに合わせて適切なパッケージをインストールしてください。次をクリックしていくような感じで、標準の設定で大丈夫です。あと、PATHもそのまま登録するようにしてください。Promptを実行して、簡単なアップデートを行います。インストールTensorFlowのインストール方法は下記のURLに書かれています。最新のパッケージなどは下記URLを参考にしてください。Promptを実行して、TensorFlowをインストールします。TensorFlowはGPUを使う場合と、CPUで事項する場合のパッケージが異なるので注意してください。GPUを使う場合は下記のコマンドです。https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whlGPUを持っていない場合も念のため書いておきます。https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whlあと、Pythonの環境を分けてインストールする場合は、上記コマンドを実行する前に、環境を変更してくださいね。tensorflowこれでTensorFlowが使える状態になりました。Chainerのインストール次に、Chainerをインストールします。Learningのフレームワークです。