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Azureで始めるDeep Learning ～準備編～
日本マイクロソフト
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Data Science VMのディスクイメージを検索
Azureのページから Data Science Virtual Machine – Windows 2016のイメージを検索し、デプロイします。
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デプロイ時の特記事項 必須項目 任意項目 ディスクはHDDを選択 VMサイズにて「Nシリーズ」を選択。
NVシリーズは東日本リージョンにて使用可能。 NCシリーズは下記リージョン対応表を参考に適切なリージョンを選択。←本マニュアルではこちら リージョン対応最新情報： 任意項目 テスト環境の場合は特に意識しない場合も、本番環境で利用する場合、長期的に運用する場合は以下の設定などでVMを守りましょう。 高可用性➡可用性セットの設定 ファイアウォール➡NSG
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デプロイしたらまずやる、自動シャットダウン設定
仮想マシンの項目に「自動シャットダウン」があるので、その設定をしましょう。GPU付きで一番安いインスタンスはNC6ですが、それでも時間当たり110円かかります。(2017年6月現在） 例えば検証のために使うのであれば終業時に仮想マシンがシャットダウンされるようにしておきましょう。 また、実際に時間のかかるバッチを走らせる時には、この機能を無効にして、バッチ実行中にVMがシャットダウンしないようにしましょう。
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仮想マシンに接続 仮想マシンに接続します。今回のOSはWindowsなので、最初からRDPで接続することができます。
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GPUのドライバを入れる NCシリーズに使われているGPUは Tesla K80 なので、以下のリンクからドライバをダウンロードします。
【注意】情報は新しくなるためGPUとOSにあった適切なものを選んでダウンロードしましょう。 インストール完了後、以下の画面にて確認します。 Device Manager > Display adapters > NVIDIA Tesla K80
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Anacondaの環境を開く Windowsのメニューから Anaconda Prompt (py35)を開きます。 そうすると、Python 3.5のAnacondaの実行環境が開きます。 開いたら以下のコマンドでCNTKのバージョンを確認しましょう。（「2.4」、または「2.5」が出力されるはずです。「2.5.1」の場合はアップデートは不要です。） python -c “import cntk; print(cntk.__version__)” 最新バージョン[2.5.1]にアップデートするため、以下を実施します。 pip install --upgrade --no-deps （参考：
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CNTKサンプルプログラムのダウンロード
１．下記URLにアクセス ２．GitでClone、または、ZIPでダウンロードします。 Gitの場合：git clone ローカルのパスはどこでも良いですが、ひとまず「C\:local\」にします。 ３．「C:\local\CNTK\Examples\Image\TransferLearning」に下記ファイルがあれば成功
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