■ PC-Umgebung CPU:i7 Hauptspeicher: 16 GB GPU:NVIDIA 「Tesla80」
■OS WindowsServer2019/64bit
■ Setup-Tool ● GPU-Umgebung (Cuda) Treiber "Tesla K80" CUDA toolkit CUDA10.0 [cuda_10.0.130_win10_network.exe] cuDNN7.4 [cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64.zip] ● Python-Umgebung Python3.8 (Miniconda3 Windows 64-bit)
URL:https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx Wählen Sie auf der Website den folgenden Produkttyp aus Product Type: Datacenter/Tesla Product Series: K-Series Product Type: Tesla k80 OS: Windows 2019
② Cuda Toolkit-Setup ● CUDA Toolkit-Download-Site Laden Sie CUDA10.0 [cuda_10.0.130_win10_network.exe] von der folgenden Site herunter https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
Installieren Sie die heruntergeladene Exe Wählen Sie "A GREE AND CONTINUE" auf dem Bildschirm unten
Wählen Sie Benutzerdefiniert und klicken Sie auf Weiter
Überprüfen Sie unten und klicken Sie auf Weiter
Weiter klicken
Überprüfen Sie und klicken Sie auf Weiter
Weiter klicken
Klicken Sie auf SCHLIESSEN
● cudnn Download-Site https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive Laden Sie cuDNN7.4 [cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64.zip] von der folgenden Site herunter https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.6.0.64/prod/10.0_20190516/cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64.zip
Entpacken Sie den DL "cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64.zip" Kopieren Sie die Datei gemäß der folgenden Konfiguration
● Setup
cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64
└─cuda
│
├─bin
│ cudnn64_7.dll => Nach C kopieren: \ Programme \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ bin
│
├─include
│ cudnn.h => Nach C: \ Programme \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ include kopieren
│
└─lib
└─x64
Kopieren Sie nach cudnn.lib => C: \ Programme \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \ lib \ x64
Damit ist die Einrichtung des CUDA Toolkit abgeschlossen
③ Python-Umgebung (Anaconda oder Miniconda) Dieses Mal werden wir eine Mini-Version von Anaconda, Miniconda, einrichten und eine virtuelle Python-Umgebung erstellen. Laden Sie "Miniconda3 Windows 64-Bit (Miniconda3-neueste-Windows-x86_64.exe)" von der folgenden Site herunter https://conda.io/miniconda.html
Doppelklicken Sie auf die heruntergeladene Datei "Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe" und führen Sie die folgenden Schritte aus, um sie zu installieren. Da der Benutzername "Administrator" lautet, wird Path außerdem durch Ihre eigene PC-Umgebung ersetzt.
● Klicken Sie auf Weiter
● Wählen Sie Ich stimme zu
● Klicken Sie auf Weiter
● Klicken Sie auf Weiter
● Drücken Sie Installieren Es gibt ein Kontrollkästchen, um festzustellen, ob der globale Pfad geändert werden soll. Dies wird jedoch nicht wie empfohlen geändert (nicht aktivieren).
● Klicken Sie auf Weiter
● Deaktivieren Sie das Kontrollkästchen und klicken Sie auf Fertig stellen
● Starten Sie die Anaconda-Eingabeaufforderung (miniconda3) über das Startmenü
Anaconda Prompt wird angezeigt
Nachfolgende Arbeiten werden mit Anaconda Prompt durchgeführt
■ Erstellen Sie eine beliebige Version der Python-Umgebung Ab Oktober 2020 ist die neueste Version von Python 3.8.5, aber die neueste Version von Tensorflow unterstützt 3.8 nicht, daher wurde sie mit der Version "3.7" erstellt.
● Ausführungsbefehl
conda create -n py37 python=3.7
● Eine Liste zusätzlicher Installationspakete wird angezeigt. Geben Sie "y" ein und drücken Sie die Eingabetaste.
Nach Abschluss der Installation wird standardmäßig eine virtuelle Umgebung im folgenden Pfad erstellt. 「C:\ProgramData\Miniconda3\envs\py37」
● Starten Sie die virtuelle Umgebung
conda activate py37
● Python-Versionsprüfung
python --version
● Überprüfen Sie die erstellte virtuelle Umgebung
conda info -e
● Beim Stoppen der virtuellen Umgebung
conda deactivate
■ Installation von Erweiterungspaketen python -m pip install --upgrade pip pip install tensorflow-gpu==2.0 pip install keras==2.3.1 pip install scikit-learn pip install pandas pip install beautifulsoup4 pip install requests pip install matplotlib pip install pillow pip install opencv-python pip install pyttsx3 pip install pydot pip install pydotplus pip install lxml pip install janome pip install seaborn pip install pydot-ng pip install IPython pip install jupyter conda install graphviz
Fügen Sie den Pfad der in der virtuellen Umgebung installierten Bibliothek "graphviz" in die Systemumgebungsvariable "Path" ein. Beispiel) C: \ ProgramData \ Miniconda3 \ envs \ py37 \ Library \ bin \ graphviz
■ Starten Sie Jupyter Notebook
jupyter notebook
Der Browser startet und der folgende Bildschirm wird angezeigt
■ Installieren Sie den unten auszuführenden Quellcode C:\share
■ Ändern Sie das Ausgangsverzeichnis von Jupyter Notebook
conda activate py37
Führen Sie den folgenden Befehl aus
jupyter notebook --generate-config
Da "Standardkonfiguration" in [C: \ Benutzer \ [Benutzername] \ .jupyter \ jupyter_notebook_config.py] generiert wird, wird "Standardkonfiguration" c.NotebookApp.notebook_dir = '' Wird wie folgt geändert (diesmal "c: \ share") * Löschen Sie das # am Anfang c.NotebookApp.notebook_dir = 'c:\share'
Damit ist die Einstellung abgeschlossen
■Jupyter Notebook tips
· Hilfe ESC+H
・ Anzeige / Löschung der Zellenzeilennummer ESC+L
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