ほとんどパクリネタなのだが,自分用の作業メモのつもりで残しておく。
1.GPUがcudnn対応であることを確認する。
ぶっちゃけた話,今これで凹んでる。CUDA自体は随分古いGPUから対応しているのでCUDA SDKを放り込むときは何も言われないし,cudnn自体もコピー作業なので実行時になって非対応が判明する残念な人がここにいる。
簡単に言うとFermiがアウトでKepler以降(Maxwell, Pascalと続く)がセーフ。
Geforceで言うとGT 600台が分かれるところで,この型番の上位機がKeplerで下位がFermiと言う商業主義的なナンバリングになってる。
もちろん低位なGPUで動かす利点はあまりないのだが,GPUの有無で機械学習ライブラリの(pythonの)オブジェクト構造が変わるのでちょっとした評価に手間が増える。例えば学習させたモデルすらGPU無いマシンで開けない。学習させてるマシンを煩わせずに評価や開発をしたいのが心情である。
2.Visual Studioを先に入れる。
CUDA SDKがVisual Studioを確認するのでね。今は2015を入れる。(2017が出てるので注意)
フルインストールに「推奨」とか書いているが,それはリリース当初GPUのドライバがCUDA対応と非対応の両方があったため同時に全部放り込む方が無難だったためだ。今となっては大体最新のドライバ類が先に入っているのでカスタムインストールでSDKで入れるのは入ってないやつと現行より新しいのがあれば入れるくらいが良い。
4.cudnnは5.1を使う
現行のpythonライブラリが概ね6.0対応していないので5.1を入れる。(pythonも3.5よね。)
5.環境変数をセット
以下のblogそのままやってるだけ。環境変数PATHに「C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin」を設定する。
環境変数INCLUDEに「C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\ucrt」を追加する。
設定しないとどうなるかは確認していない。
意外とWindows環境でやる人少ないのよね。