blogこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。Anacondaディープラーニングってやつでなんとかして!!!!ってことで今の環境にニューラルネットワークライブラリであるKerasを導入したのでメモちょっとしたバージョンの違いだけでも動かないので注意してください。導入NVIDIAから出してる並列処理プラットフォームのCUDAを落とします。現在Ver10まで出ていますが、TensorflowがVer10に対応していないためVer9を導入。typeはnetoworkだとうまくいかなかったとの情報がありましたが、自分は大丈夫でした。導入CUDA専用のDNNライブラリのcuDNNを落とします。Developerにあらかじめ登録してないと落とすことができません。登録申請からアカウントが使えるまで1日待ったので気長にお待ちをhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downloadバージョンはCUDAに必ず合わせます。9.0」のを選択これはインストーラーではなくフォルダがzipで送られますcuDNNをCUDAに適用cuDNNの中に入っているファイルをCUDAにディレクトリにコピーします。Toolkit\CUDA\v9.0」に入っているはずです。libの3つのフォルダがありますが、その中身を上記のCUDAの同じフォルダ名の中にコピーqiita.comシステム環境変数の確認ここで一旦、Pathがちゃんと通っているか確認します。Codeは予めインストールしておいてください。DocumentationScipyのバージョン下げ普通ならばここで簡単なテストを走らせれば動きますが、自分の場合AnacondaかTensorflowを入れる段階でバージョンが違うScipyが入れられたらしくエラーを吐きました。list」でScipyのバージョンを確認pipとcondaで重複していないか確認。scipy==1.0.1」でバージョン指定したのをインストールパッケージバージョン一覧とまぁなんだかんだ、以下のようなパッケージになりました。できると思いますが...MNISTの分類サンプルの実行パスとバージョンを確認したうえで、DNN基本であるMINISTの分類を行います。コードはkerasのサンプルから丸コピーしてください。github.com.pyコードを実行すると、うまくいけば以下のように現在のエポック、ロス等が表示されます。760で回していることも確認できたのでこれでOK!!ちなみに1エポックで130秒ぐらいかかりました。760ではこの先も結構時間がかかりそうTensorflowのビルドTensorflowを自前でビルドする際は別途手順が必要です。TensorFlowコンパイルにBazelとMSYSが必要になります。こちらもちゃんとPATHが通っていることを確認してください。Bazelhttps://www.msys2.org/またこちらもtensorflowでバージョンが指定されています。なんでもかんでも最新のを選ぶと後々めんどくさいので要注意。月別アーカイブ参加グループプログラミングはてなブログをはじめよう!Collonvilleさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。