ひとくちめも
目次
tensorflow-gpuを入れる(for Windows)
最新のやつ入れる。インストーラー起動してC++とpythonのとこにチェック入れるのを忘れずに
- 公式ホームページ（ソフトウェア要件から各種リンクあり）
www.tensorflow.org
ここからCUDA10.0と~for cuda10のcudnnの最新バージョンを入れる。ただインストーラー立ち上げて推奨設定でおｋ
公式を見るとtensorflow-gpuはcuda9しか対応してないように見えるけど、最新のやつ(2019/7/21 tf ver 1.14)はCUDA10がないと動かないみたい。
- ライブラリインストール
ここまで終われば
pip install tensorflow-gpu pip install keras
- GPU確認
from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices()
- mnist(keras)でチェック
- cupy導入
pip install cupy-cudaバージョン
でインストール(pip install cupyだとダメだった)。今回は以下のようにする
pip install cupy-cuda100
Conda promptへのエイリアス設定
基本コマンドプロンプトと同じノリ
参考サイト
qiita.com
doskey ls=dir doskey /macros > %USERPROFILE%\macros_conda.txt
conda promptのショートカット→プロパティのリンク先の末尾に以下を追加
& doskey /macrofile=%USERPROFILE%\macros_conda.txt
dockerからjupyterを手軽に起動させる例(Windows)
doskey jp=docker run -v "%cd%":/home -w /home -p 8888:8888 --rm -it kaggle/python jupyter notebook --no-browser --ip="0.0.0.0" --allow-root
あと使いそうなのはactivateとか？$*は引数
doskey ac=activate $*
上記まとめ
doskey ls=dir doskey jp=docker run -v "%cd%":/home -w /home -p 8888:8888 --rm -it kaggle/python jupyter notebook --no-browser --ip="0.0.0.0" --allow-root doskey ac=activate $* doskey /macros > %USERPROFILE%\macros_conda.txt
