趣味工房　ＨＩＲＯ-Ｇ

　　＜ JetBotの製作その１１　機械学習用WinPC構築１　＞

　「機械学習用PC」の学習環境のセットアップ作業として、先ずは、手持ちのWindowsディスクトップマシンの「ＨＰＥＮＶＹ７００」（外観は写真１、主な仕様は写真２）に「Anaconda」をインストールして学習環境を整えたいと思います。
　事前調査でも「機械学習用のPC」の構築は、先人の皆さんも苦労されていますので、かなりの苦難が待ち受けているとは思っていましたが、予想通りと言いますか、知識不足が露呈しトラブルに悩まされながら進めています。

　やっと何とか混乱の状況から抜け出せそうになってきましたので、志し半ばですが一度この辺で、忘れないうちに備忘録としても整理して残そうとしているのですが、ハマりまくりの作業内容をまとめるのに苦労しています。　
　気が付けば6月半ばになりましたが、やっとある程度整理できましたので状況を報告します。
　
　Windowsで上手く行けば、「Linuxの機械学習用ＰＣ」の構築にも挑戦してみたいと思いますが、現状ではあまり先が見通せません。取りあえずは、やってみたいと思っています。

　先ずは「ＨＰＥＮＶＹ７００」のグラボを、ヤフオクで入手しました「Ｇｅｆｏｃｅ GTX１６５０」（写真３）に換装する作業を実施しました。　写真４のようにPC内に納まり、PCを起動してデバイスマネージャーで確認ました結果、無事写真５の通り正常に認識されました。　

　最新の公式のドライバーを　NVIDIAサイト　からダウンロードしました。　ダウンロードのドロップダウンリストは写真６の通りですが、ダウンロードタイプSDかGRDかの選択は、説明書（写真７）を参考してSDとしました。

　「Anaconda」はいろいろなサイトからインストールできますが、当方は　Python　Japan　から、無料の「individual Edition」を、表示手順に従って、「Windows 64-Bit Graphical Installer」(写真８）を選択してインストールしました。　インストールが完了しますと「Anaconda Navjgater」のアイコン（写真９）が作成されました

　Anaconda Navigatorを立上げてますと、写真１０のように標準の仮想環境「ｂａｓｅ」が起動し表示されますが、これからいろいとろ試行錯誤しながら進めることになりますので、JetBot専用の仮想環境用を作成しました。

　新しい仮想環境の作成手順は、先ずは①「Ｅｎｖｉｒｏｍｅｎｔ」をクリックすると画面表示が写真１１のように表示が切り替わります。　続いて②「Ｃｒｅａｔｅ」をクリックしますと「Create new enviroment」ダイアログが起動します。
　Pythonのバージョンは、「JetBotの基本」に合わせて取りあえず写真１２のように①「Python3.6」を選択し、仮想環境名（Name)は②「ｊｅｔbot_36」として、③「Create」ボタンをクリックすると、しばらくして写真１３のように新たに「ｊｅｔｂｏｔ_36」名の仮想環境が作成されました。

　続いて、グラボのGPUを活用するための「CUDA」関連のファイルとして、「cudatoolkit」と「cudnn」をインストールするために、写真１４のように「ｉｎｓｔａｌｌｅｄ」を①「Aｌｌ」に変更し、②「cudatoolkit」と③「cudnn」を選択しますと、「Instool　Pakege」ダイアログ（写真１５）が表示されるのでバージョンを確認して、「Apply」をクリック。　しばらくすると写真１６のように「cudatoolkit」と「cudnn」がインストールされました。

　最後に「Ｈome」に戻り、「Jupyter　Notebook」をインストールしました。インストールが完了しますと写真１７のように「Instａll」のボタンの表示が「Launch」に変更されます。

　以上で取りあえず、学習環境のセットアップを進めるための初期段階の準備作業が終わりましたので、次回から、やっと目的のＪｅｔＢｏｔの学習環境の構築に向けた作業とテストに入れます。

to AI No2-10 to AI No2-12

to AI No2-15

to 新テク・アラカルト