[ GPU]（https://cloud.tencent.com/product/gpu?from=10680）/ python環境の構成と検証。

（1）GPUアクセラレーションインスタンス用のNVIDIA GPUドライバーとCUDAツールキットをインストールします：[https://support.huaweicloud.com/usermanual-ecs/zh-cn_topic_0149470468.html#ZH-CN_TOPIC_0149470468__section1034245773916]（https://support.huaweicloud.com/usermanual-ecs/zh-cn_topic_0149470468.html#ZH-CN_TOPIC_0149470468__section1034245773916）

（2）[Huawei Cloud Linux Server展開TensorFlow-gpuガイド]（https://www.cnblogs.com/zxyza/p/10535939.html）：[https://www.cnblogs.com/zxyza/p/10535939.html]（https://www.cnblogs.com/zxyza/p/10535939.html）

（3）UbuntuにAnaconda3をインストールします：[https://www.jianshu.com/p/d9fb4e65483c]（https://www.jianshu.com/p/d9fb4e65483c）

（4）環境変数を追加します：vim〜 / .bashrc

export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"export PATH=/usr/local/cuda/bin{PATH:+:{PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64{LD_LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}}export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

（5）source ~/.bashrc

（6）仮想環境を作成します。

conda create -n py37 python=3.7

環境に入る

source activate py37

conda activate py37

環境を終了します

source deactivate

conda deactivate

（7）source activate py37

（8）tensorflow-gpuをインストールします。pipinstalltensorflow-gpu == 1.13.1 -i [https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple]（https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）

（9）テスト：

import tensorflow as tf

import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

print('GPU>>>>>>', tf.test.is_gpu_available())

a = tf.constant(2.0)

b = tf.constant(4.0)

print(a + b)

(10) 結果：

GPU>>>>>> True

Tensor("add:0", shape=(), dtype=float32)

(11) トーチのインストールのさまざまなバージョン：

conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0

conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.0

conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1

上記のコマンドは遅すぎて妻を直接インストールできません。condaソースを変更することでダウンロードを高速化できます。

# conda構成を変更する
vim .condarc

# 構成クロックにTsinghuaソースを追加します
channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
 - default
show_channel_urls:true

# pytorchと対応するバージョンのcudatoolkitをインストールします
conda install pytorch=1.4.0 torchvision cudatoolkit=10.1

[python] python仮想環境の構築とGPU環境

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'