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