#はじめに
今使っているパソコンはryzen7というCPUを使っていてグラフィック機能が付いていないため、GTX1060 3gbを流用していました。
このGPUまあまあ有能であり、機械学習は自分の専門分野(化学)に役立つのでは？？？と思っていたことと、GTX1060はCUDAに対応しているみたいなのでとりあえず環境構築をしてみることにしました。
#パソコン環境
Windows10
Ubuntu16.04 （デュアルブート）
gtx1060 3gb
ryzen7 1700
#Tensorflowのwindowsサポート
Tensorflowは2016/9/26からwindowsのサポートを始めたらしく、tensorflowはlinuxで環境構築する記事が多く見られます。https://developers.googleblog.com/2016/11/tensorflow-0-12-adds-support-for-windows.html
自分もそれにならってUbuntuを入れてみたのですが、まあよくわからない...そこで今回はwindows10に導入することにしました
#Anacondaでtensorflow-gpu
機械学習を勉強するにつれ、pythonで必要なモジュールが多すぎて手に負えなくなってきたためAnacondaを利用し始めることにしました。そこで、windows10でAnacondaのプロンプトを用いてtensorflow-gpuを導入しているサイトを探したら以下のサイトを見つけました。
Windows 10のAnaconda環境でtensorflow-gpuをインストールする手順とか
自分と環境がそっくりなことと、tensorflow-gpuだけでなくtensorflowも入れて、GPUとCPUで処理して実際に処理時間を比較しているのでとても分かりやすかったです。また、バージョンも最新に更新してあるのでこの記事でほとんど済みました。
ここで、最後に仮想環境をpython2.7や3.5も追加しておくと、自分のような初心者でサイトや本に書いてあることがよくわかっていなくて、コードをコピペして動かしてみたいなどと思った時に便利です。
conda create -n py35 python=3.5
または
conda create -n py27 python=2.7
で作成できます。
作った仮想環境は
activate py35
でアクティベートでき、
conda info -e
で、確認できます。また、削除は
conda remove -n py35 --all
で、できるのでとりあえず試してみるといいと思います。