Toolkitフォルダ配下に配置。Anaconda僕のPython力は高くないので、AnacondaでPytyon環境構築する。これまた、インストーラをポチポチやっていくだけなので、割愛。ToolTensorFlow-GPUをインストールするために必要。インストーラをポチポチやっていくだけなので、割愛。Anacondaの仮想環境まずは、AnacondaでPython仮想環境を作る。Pythonのバージョンは、3.5。以下、この環境下で作業する。Anaconda」に全部書いてあるとおり、pipコマンド一発。実はさっきの仮想環境作るところから書いてある。CUDAやcuDNN、Pythonのバージョンもここで指定されているので、きっちりその通りにしている。TensorFlowのバージョンは、1.2.1。https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whlコマンド実行後、以下が実行できればインストールできている。Kerasこれもコマンド一発だが、途中「scipy」が正しくインストールされず、エラーでこけてしまった。condaコマンドで個別インストールしてから、再度インストールする。Kerasのバージョンは、2.0.6。kerasこれで環境構築は終わり。環境が出来上がったので、さっそく速度比較をしてみる。MNISTを例にCPU利用、GPU利用で比較をした。実行したソースは以下(mnist.py)。mninst.py結果CPU利用時215秒で終了。0.977GPU利用時10秒で終了。