Chainerを "ほぼ" GUIでインストール

１．準備
●PC : Lenovo ThinkPad25
●GPU : NVIDIA GeForce 940MX
●OS : Windows 10 Pro 64bit Version 1803 Build 17134.254
●IDE : Visual Studio Community 2017 Version 15.8.3

２．Python & Anaconda導入
Visual Studio Installerを起動

＜変更＞ → ＜Python開発＞ →
Python3 64ビットをチェック
Anaconda3 64ビットをチェック
＜変更＞をクリック

３．CUDA Toolkit導入
ここへアクセス

＜Download Now＞をクリック

＜Windows＞ → ＜x86_64＞ → ＜10＞→＜exe(Local)＞ → ＜Download(1.5GB)＞をクリック
cuda_9.2.148_win10.exeを実行

＜OK＞をクリック

＜同意して続行する(A)＞をクリック

＜次へ(N)＞をクリック

＜次へ(N)＞をクリック

＜今すぐ再起動する(R)＞をクリック
再起動後、コマンドプロンプトを起動

”nvcc -V”で正しく導入されているか確認

４．Chainer の導入
Anaconda Navigatorを起動

＜Environments＞ → ＜Create＞をクリック

Nameに”ChainerTst”を記入
＜Create＞をクリック

[Not installed]を選択
検索欄に”chainer”を記入
chainer にチェックして、＜Apply＞をクリック

＜Apply＞をクリック

＜▶＞ → ＜Open with python＞をクリック

”import chainer”を入力
”print(chainer.__version__)”を入力
chainerの導入を確認

[Not installed]を選択
検索欄に”cupy”を記入
cupy にチェックして、＜Apply＞をクリック

＜Apply＞をクリック

[Not installed]を選択
検索欄に”matplot”を記入
matpolt にチェックして、＜Apply＞をクリック

＜Apply＞をクリック

５．サンプルコードの実行
ここへアクセス

＜Download＞ をクリック
Git-2.18.0-64-bit.exeを実行

＜Next＞ をクリック

＜Next＞ をクリック

＜Next＞ をクリック

＜Next＞ をクリック

＜Next＞ をクリック

＜Next＞ をクリック

＜Next＞ をクリック

＜Next＞ をクリック

＜Next＞ をクリック

＜Next＞ をクリック

＜Install＞ をクリック

＜Finish＞ をクリック
コマンドプロンプトを起動して

適当な場所に”ChainerTst”フォルダーを作成
作成したフォルダーに移動
”git clone https://github.com/pfnet/chainer”を実行
コマンドプロンプトを終了

＜▶＞ → ＜Open with python＞をクリック

”exit()”でPythonインタプリタを終了
”ChainerTst”フォルダーへ移動
さらに　”\Chainer\examples\mnist”フォルダーへ移動
”python train_mnist.py --gpu 0”を実行
148秒で処理が完了した

６．まとめ
◆Python3 64ビット(3.6.6)
◆Anaconda3 64ビット(5.2.0)
◆Chainer 4.4.0
◆cupy 4.1.0
◆matplot 2.2.3
◆git for windows version 2.18.0
◆CUDA Toolkit 9.2
※CUDA Toolkit導入後にNVIDIA GeForce 940MXデバイスが認識できなくなる。940MXドライバーを削除して最新ドライバーを再導入

━以上━