windows10へChainer(2.0.2)のインストール

最新版だとうまくいかないので少し古いバージョンです。

#環境構築手順

1. Visual Studio2015をインストール（無料版）

2. CUDA8.0をインストール
   以下のURLからダウンロード可能
   https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

3. cuDNNをインストール
   以下のURLからダウンロード可能
   https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

#インストール方法

##cuDNN

1. cuDNNを解凍して、CUDAフォルダ内の「bin」「include」「lib」を
   C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\　以下に貼り付け（上書き）

2. 環境変数の設定

   1. 環境変数「PATH」に以下のパスを追加する（先頭に追加すること）
      • C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin
   2. 環境変数「INCLUDE」に以下のパスを追加する
      • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
      • C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\ucrt

##anaconda

1. anacondaをインストール(anaconda4.3.1)
   anacondaにpython3.5環境を構築

2. 環境作成
   管理者権限でanaconda promptを起動
   conda create -n py35 python=3.5 anaconda

3. 環境の切り替え
   activate py35

4. Chainerインストール
   anaconda promptで以下のコマンドを実行
   pip install chainer==2.0.2

5. cupyインストール
   anaconda promptで以下のコマンドを実行
   pip install cupy==1.0.2

6. 動作確認のためサンプル(mnist)を実行
   以下をgit cloneまたはzipで取得する。
   https://github.com/pfnet/chainer
   anaconda promptでexample/mnistへディレクトリ移動
   以下で実行（CPUのみ使用したMNISTのサンプル）
   python train_mnist.py
   以下で実行（GPUを使用MNISTのサンプル）
   python train_mnist.py --gpu 0

7. OpenCVのインストール(必要な人のみ)
   conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

#注意事項

• visual studio 2015以外のバージョンがインストールされていてはいけない
• cupyインストール時に複数バージョンのvisual studioが入っているとエラーになる。
• anacondaを使う