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01.フレームワーク
Deep Learning(深層学習)の開発環境フレームワークとして、Google社のTensorFlowまたはPreferred Networks社のChainerを使用してみます。
1.CUDAのインストール
Deep Learningでは積和演算の並列処理が大量に行われるため、並列計算を得意とするGPUを利用して処理を高速化します。
NVIDIA社のGPU向けのプラットフォームCUDA ToolkitとDeep Neural Network library cuDNNを先にインストールしておきます。
なお、CUDAの使用にはNVIDIA社のグラフィックカードが必要です。
1.1.CUDA Toolkitのインストール
CUDAのダウンロードサイト https://developer.nvidia.com/cuda-downloads からインストールする環境に合った CUDA Toolkit をダウンロードしてインストールします。
下記はWindows10 64bit networkインストール版の例になります。
<html>
</html>
1.2.cuDNNのインストール
cuDNNの公式サイト https://developer.nvidia.com/cudnn から上記でインストールしたCUDAのバージョンとOSに合った Deep Neural Network library cuDNN をダウンロードしてインストールします。
なお、ダウンロードには NVIDIA Developer Program へのメンバー登録が必要になります。
ダウンロードしたzipファイル内のcuda¥bin¥cudnn64_7.dll, cuda¥include¥cudnn.h, cuda¥lib¥x64¥cudnn.libをCUDA Toolkitのインストールディレクトリ(*1)内のそれぞれのサブディレクトリにコピーします。
(*1)
C:¥Program Files¥NVIDIA GPU Computing Toolkit¥CUDA¥v10.1
下線部はインストールバージョンです
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