Windows へのインストール¶
前提条件¶
Windows 8.1 64bit と Windows 10 64bit の環境でテスト済みです。
インストールには次のソフトウェアが必要です。
必要なソフトウェア
Python 3.6 以上 : PIP
Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ
推奨
CUDA ツールキットと cuDNN ( CUDA GPU をお使いの場合 )
環境のセットアップ¶
Python¶
この説明では、 Miniconda を使用します。
ここ から Windows 用のバイナリをダウンロードして、インストールしてください。
次に、コマンドプロンプトから必要なパッケージをインストールしてください。
> conda install scipy scikit-image ipython
プロキシを使用しているネットワークでセットアップに失敗する場合は、プロキシサーバーの環境変数を設定して、再度インストールを試してください。
> SET HTTP_PROXY=http://(enter the address of the http proxy server here)
> SET HTTPS_PROXY=https://(enter the address of the https proxy server here)
Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ¶
ここ からダウンロードして、インストールしてください。
CUDA と cuDNN のライブラリ¶
NVIDIA GPU を使用している場合は、次のソフトウェアをインストールすることで、実行スピードが飛躍的に向上します。
cuDNN をインストールするために、 bin、 include、 lib を C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v{CUDA_VERSION} へコピーしてください。
CUDA 拡張パッケージの互換性のある cuDNN バージョンのリスト を参照してください。
インストール¶
PIP を使用した NNabla パッケージのインストール を参照してください。
FAQ¶
Q. Scikit-image のインストールに時間がかかります。¶
環境によっては、長い時間がかかることがあります。しばらくお待ちください。
Q. インストール中、 Scipy のインストールに失敗します。¶
“pip install nnabla” の前に “conda install” を使って scipy をインストールしてください。