AnacondaとTensorFlowをインストールしてVisual Studio 2015で使う

TensorFlowがWindowsに対応してから1年ほど経つ。



つい最近TensorFlowのバージョン1.4.0がリリースされ、良い機会(?)なので今までの開発環境を洗い替えることにした。今までPythonは単体でインストールしてたんだけど、何かと不便だったのでAnacondaで入れることにする。
洗い替えると言っても、インストーラーをポチポチするだけなのでお手軽です。

動作環境

オイラの環境は以下。(Quadroにしなきゃよかったと最近ちょっと後悔してる…)

インストールするもの

今回改めてインストールするのは以下。

Windows環境ならIDEとしてVisual Studioを使いたいので、Python Tools for Visual Studioをインストールするのです。


スポンサーリンク

CUDAとcuDNNのインストール

CUDA Toolkit 8.0 – Feb 2017Base Installer, Patch 2 (Released Jun 26, 2017)の順にインストール。
cuDNN v6.0 Library for Windows 10は、まずMembership登録してログインし、cuDNN一式のzipをダウンロードする。
そしてzipを展開して出てきたbin, include, libディレクトリを丸ごとCUDAのパスが通ったディレクトリに配置する。オイラはCUDAデフォルトのインストールパス
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
に置いた。

Anacondaのインストール

Python3系のAnaconda3-5.0.1-Windows-x86_64をインストールする。
インストールディレクトリはお好みで。オイラは
C:\dev\Anaconda3
にインストールした。


スポンサーリンク

TensorFlowのインストール

公式インストールガイドの”Installing with Anaconda”に従い、Anacondaのコマンドプロンプトで以下を実行し、tensorflowという名前の仮想環境(Python3.5)を作成。

conda create -n tensorflow python=3.5

そして以下を実行し、作成した環境をアクティベート。

activate tensorflow

今回はGPUを有効にしたTensorFlowをインストールするので、以下のコマンドを実行。

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

これでTensorFlowのインストールは完了。

Python Tools for Visual Studio 2015のインストール

Python Tools for Visual Studio 2015は、Visual Studioのインストールは基本的にここに書いてある通りの手順。
https://docs.microsoft.com/ja-jp/visualstudio/python/installation#visual-studio-2015

オイラはすでにVisual Studio 2015自体はインストール済みなので、コントロールパネルの「プログラムのアンインストールまたは変更」からVisual Studio Community 2015を選び、「変更」を押した。
Python Tool for Visual Studioを追加でチェックして「次へ」。



ついでにUpdate3もインストールしました。

パスの設定

インストールが完了したらVisual Studioを開き、メニューバーからツール → Python Tools → Python Environmentsを選択。



先ほど作成したAnacondaのtensorflow環境のパスを設定してApplyを押す。



これでVisual StudioでPythonのプロジェクトを作成、デバッグできるようになった。
ちゃんとコード補完もできるようになる。単なるテキストエディタよりもIDEの方がストレス無くて良いよね。


スポンサーリンク

関連記事

機械学習に役立つPythonライブラリ一覧
OpenCVで動画の手ぶれ補正
クラスの基本
MB-Lab:Blenderの人体モデリングアドオン
オープンソースのIT資産・ライセンス管理システム『Snipe-IT』
Cartographer:オープンソースのSLAMライブラリ
AmazonEC2のインスタンスをt1.microからt2.microへ移行する
TensorSpace.js:ニューラルネットワークの構造を可視化するフレームワーク
ROMOハッカソンに行ってきた
定数
OpenCVのバージョン3が正式リリースされたぞ
Runway ML:クリエイターのための機械学習ツール
Mask R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出・Instance Segmentatio...
OpenCV
OpenCV バージョン4がリリースされた!
オープンソースの顔の動作解析ツールキット『OpenFace』
GeoGebra:無料で使える数学アプリ
WordPressの表示を高速化する
AR (Augmented Reality)とDR (Diminished Reality)
trimesh:PythonでポリゴンMeshを扱うライブラリ
DensePose:画像中の人物表面のUV座標を推定する
Unityからkonashiをコントロールする
Pix2Pix:CGANによる画像変換
Theia:オープンソースのStructure from Motionライブラリ
書籍『ROSプログラミング』
機械学習について最近知った情報
ブログのデザイン変えました
.NETで使えるTensorFlowライクなニューラルネットワークライブラリ『NeuralNetwo...
全脳アーキテクチャ勉強会
konashiのサンプルコードを動かしてみた
Polyscope:3Dデータ操作用GUIライブラリ
GoB:ZBrushとBlenderを連携させるアドオン
Mayaのプラグイン開発
機械学習手法『Random Forest』
Python.NET:Pythonと.NETを連携させるパッケージ
このブログのデザインに飽きてきた
1枚の画像からマテリアルを作成できる無料ツール『Materialize』
AndroidもopenGLも初心者さ (でもJavaは知ってるよ)
Javaで作られたオープンソースの3DCGレンダラ『Sunflow』
まだ続くブログの不調
adskShaderSDK
HD画質の無駄遣い

コメント