PythonとGPUを活用して深層学習の環境を構築する方法について解説します。この記事では、PythonのインストールからGPUを使って学習できる環境の構築までを説明します。
PythonとGitのインストール
まずはPythonとGitのインストールから始めます。Anacondaをダウンロードし、インストーラを起動します。基本的にはそのままNextで進めていきます。次にGitをインストールします。
CUDAとcuDNNのインストール
CUDAとcuDNNは、GPUを用いて機械学習を行う場合に必要なツールです。まず、Visual Studioのコンパイラをインストールします。次にCUDA Toolkitをダウンロードし、インストーラを起動します。最後にcuDNNをダウンロードし、解答したらcudaフォルダの中身を特定のディレクトリにコピーします。
GPUが使えるか確認
環境構築が完了したら、GPUが使えるか確認します。Anacondaプロンプトを開き、深層学習ライブラリであるpytorchをインストールします。その後、特定のPythonファイルを作成し、実行してみます。Trueが帰ってくれば無事にGPUでの開発環境が完成です。
以上でPythonとGPUを活用した深層学習環境の構築についての解説を終わります。この記事が皆さんの環境構築の参考になれば幸いです。