環境構築の覚書
今回はchainerの対応
まず，pythonを入れる。
Windows10の64ビット対応で普通に入れたら十分だが，今回は3.7.0か3.6.6かで迷う。
保守的に3.6.6としておく。
VS2017これは最新を入れてみる。
今はこれでいいらしい。必須事項はC++の開発環境。
vs_community__1199910325.1533881368.exe
で，CUDA toolkitのバージョンは最新の9.2を入れてみる。
cuda_9.2.148_win10.exe
PATH：
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.14.26428\bin\Hostx64\x64
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\bin\10.0.17134.0\x64
INCLUDE：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\include
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.17134.0\ucrt
ここで，「pip install cupy-cuda92」
これでcudnnも入ってくるそうな。
それから，「pip install chainer」ってやったら，バージョン古いって叱られる。
cupy-cuda92がそもそもchainer5.0.0用だったらしいので，これを入れることにする。
githubから5.0.0b3を落としてきて，「setup.py install」
無事入ったらしい。
＞＞python -c 'import chainer; chainer.print_runtime_info()'
Chainer: 5.0.0b3
NumPy: 1.15.0
CuPy:
CuPy Version : 5.0.0b3
CUDA Root : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2
CUDA Build Version : 9020
CUDA Driver Version : 9020
CUDA Runtime Version : 9020
cuDNN Build Version : 7104
cuDNN Version : 7104
NCCL Build Version : None
再インストールが面倒なので不具合なければこれで遊ぶとする。
普通の人はcuda9.1を使おう。
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10月末に5.0.0が正式リリースされたので
上記が今の最新インストールになる。
もちろん，chainerをGithubから落とす必要はない。
そして，pythonは3.6.7が最新。
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12月末追記
pythonが3.7.2，chainerが5.1.0でcupy-cuda100が最新。
chainer6.0.0はまだβ版。
