どんな記事？
AIガチ勢の自分がよく使うコマンドのメモ
NVIDIA GPUのなかでもCUDA搭載機を使用しているAIローカル構築勢には役に立つと思う
NVIDIA系
NVCC
nvcc（NVIDIA CUDA Compiler）は、NVIDIAのCUDA（Compute Unified Device Architecture）を使用してC/C++コードをGPUで実行可能な形式にコンパイルするためのコンパイラです。nvcc --versionコマンドは、インストールされているnvccのバージョン情報を表示します。
nvcc --version
出力例
NVIDIA SMI
NVIDIA SMI（NVIDIA System Management Interface）は、NVIDIA製のGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）の状態を監視・管理するためのコマンドラインツールです。主にWindowsおよびLinux環境で使用され、NVIDIAドライバーと共にインストールされます。
nvidia-smi
出力例
CuDNNのバージョン確認
cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
C/C++コンパイラ（cl.exe）の場所を検索
認識されていなければ何も出ない。認識されていれば特定のパスを示す。
where cl
PATH系
システム環境変数の編集
1.PowerShellを管理者権限で起動後、以下のコマンドを実行
rundll32.exe sysdm.cpl,EditEnvironmentVariables
PowerShellが認識しているPathの確認
$env:PATH
Python系
Pythonバージョン確認
バージョン確認(簡易)
以下2つは同じ意味である。
python --version
python -V
バージョン確認(詳細)
python -VV
venv環境系
venv環境構築
python -m venv [仮想環境名]
venv環境アクティベーション
Mac
. [仮想環境名]/bin/activate
Windows
.\[仮想環境名]\Scripts\activate
venv環境デアクティベーション
deactivate
インストール済みパッケージの書き出し
pip freeze > requirements.txt
書き出したファイルを一括インストール
pip install -r requirements.txt
conda環境系
conda create -n [仮想環境名] python=<任意のPythonバージョン>
conda環境をアクティベーションする
conda activate [仮想環境名]
conda環境をデアクティベーションする
conda deactivate
TensorFlowがGPUを認識しているか確認する
import tensorflow as tf
print(tf.__version__) # TensorFlowのバージョンを確認
print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # GPUデバイスのリストを表示