2019年 GCPにWindows GPU DeepLearning環境構築

最近、ちょいちょいWindowsのGPUマシーンにDeepLearning環境構築のため

をインストールすることがあったので、その手順を記事にしておきます。

今回は「やっぱりGUIが欲しい！GoogleCloudPlatformでWindows GPU環境」で構築した、クラウドの環境にインストールします。

 

ダウンロード

必要なものをダウンロードします。合計3つになります。

VisualStudio 2019

ダウンロードは下記リンクの下の方にある

Visual Studio2019ツールのBuild Tools for Visual Studio 2019

をダウンロードします。

https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/?utm_medium=microsoft&utm_source=docs.microsoft.com&utm_campaign=button+cta&utm_content=download+vs2019&rr=https%3A%2F%2Fdocs.microsoft.com%2Fja-jp%2Fvisualstudio%2Finstall%2Finstall-visual-studio%3Fview%3Dvs-2019

CUDA10.0

ダウンロードは下記リンクから行います。

インストールするPCの環境に合わせて、Select Target Platformを変更して

ダウンロードします。Install Typeはnetworkでもlocalでもどちらでも良いです。

https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

cuDNN 7.6.3

ダウンロードは下記リンクより行います。

https://developer.nvidia.com/cudnn

Download cuDNNを選択するのですが、ログインが必要になります。

ログインしたら、下記のfor CUDA10.0の「cuDNN Library for Windwos10」をダウンロードします。

インストール

インストールは下記の順番にしていきます。

順番通りにしかインストールできないので、注意してください。

VisualStudio 2019

OSが英語なので、英語表記になっています。

とりあえず、Continueを押します。

C++ build tools、.Net desktop build toolsにチェックを入れて、インストール

再起動して完了

 

 

CUDA10.0

ダウンロードしたexeを叩きます。

インストール先は特に変更せず、OKを押します。

agree and continueを押します。

 

Expressが指定されている状態で、Nextを押すか、
エラーが出る場合はCustomを選んで、Visual Studio Integratedを外してインストールしましょう。

 

チェックを入れて、Nextを押します。

 

しばらく待って

 

インストール完了

CUDA10.0をインストールするとインストールできました。謎です。

CUDA10.1はまだ、Tensorflow1.14がエラー出ます。＊2019年8月25日現在

cuDNN 7.6.3

cuDNNは、インストールされたCUDAのフォルダに上書きします。

インストールされたCUDAは下記に入っています。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

ここに、解凍した下記のフォルダたちを移動して、上書きします。

サンプル動作確認

一応、MNISTで動作確認。

 

GPUパソコンを購入した場合も設定は同じです。

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