Anaconda経由でTensorFlow (GPU)+Keras環境を構築する
タイトルの通りです。
これまでだと、GPU版TensorFlowのためにCUDA環境を構築するのがとにかく面倒でした。
良い方法はないかとググっていたら、Anaconda経由ですべてが完結するメチャクチャ簡単な方法を見つけたので紹介します。
以下の記事です。
Windows10とUbuntuの両方とも同じやり方で行けるらしい（本記事での環境はWindows10）。
大事なところだけ抜き出すと、プロンプト画面で
conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu
と入力して仮想環境を構築するだけとのこと。
tf_gpuの部分は仮想環境に付ける名前なので、自分の好きにしたら良いです。
これで後は勝手に仮想環境が構築され、numpyやTensorFlow, Kerasも勝手に入ります。
matplotlibやjupyterなどは入っていないので
activate tf_gpu
で仮想環境をアクティベートして、必要なパッケージを適宜インストールしましょう。
from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices()
を実行して、
device_type: "GPU"
が出力の中にあればインストール成功です。
