Tensorflowそういえば自宅のPCにCUDAを入れていなかったことを思い出したので、自宅でもCUDAが使えるように導入をすることにしました。Learningのライブラリにて使用することを想定しています。用途に関わらず、CUDA自体の導入のやり方は一緒だと思うのでやってみましょう。自分のコンピュータが、CUDAを入れられる条件を満たしているか確認しましょう。今回はWindows10で行いますが、CUDA8.0はWindows8.1やWindows7もサポートしています。対応OSの詳細は次のリンクを参照してください。Documentation(Windows)また、GPUもCUDAに対応しているか確認しましょう。CUDAはNVIDIA製のGPUでしか使えないため、NVIDIA製のGPUが入っている必要があります。詳細は、下記のサイトにアクセスして参照してください。比較的新しめのNVIDIAのGPUが入っていれば大丈夫です。NVIDIAのサイトにアクセス特に難しいことはありません。今回は最新版(2017年7月現在)のバージョン8.0を入れてみましょう。Download」というサイトにアクセスしてください。インストーラーのダウンロード次にインストーラーをダウンロードします。自分のOSに合わせて、インストーラーを選択してください。私はWindows10(64bit)で、インストーラーのタイプはnetworkを選択しました。Installer」を入れてみます。インストーラの起動ダウンロードしたインストーラーを起動しましょう。使用許諾契約書をよく読んで、「同意して実行する」を選択します。インストールオプションが出ますが、今回は「高速(推奨)」で次へ行きましょう。インストールが始まります。Summary」が出ますが、「次へ」で問題ありません。インストール終了です。Toolkitの一式がどこにダウンロードされたのかを確認しておきましょう。Toolkit\CUDA\v8.0」にファイルがありました。CのプログラムからCUDAを使う際には、ここにあるファイルを使うことになります。インストールができたので、何かテストプログラムを動かしてみたいと思いますが、それは次回にしましょう。それでは、お疲れ様でした。自分が使っているPCの画面を動画として保存したいということがあると思います。やり方としてはいろいろあると思うんですが、NVIDIAの...記事を読むPyCharmでTensorflow(Windows10)最近Python扱うことが多いので、統合開発環境は何を使おうかと悩んでいて、PyCharmを使ってみることにしました。PyChar...記事を読むKerasで自作画像を用いてAlexNetで訓練するソースコード(Windows10)Tensorflow+Kerasの環境構築を前回やってみて、無事環境構築に成功しました。10)前回、CUDAの導入方法について説明しましたので、今回はcuDNNの導入について説明したいと思います。前回の記事「Tensorflow+Kerasの環境構築」でTensorflow+Kerasの環境構築をしました。Integration)ちょっとYOLOv3を使いたくて、CUDAを9.1にアップグレードしようと思ったのです。今まで使っていたバージョンは8.0でした。引き続いて、CUDAでのプログラミングをやっていく予定です。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。