WSL2 上の Ubuntu での NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN, PyTorch, TensorFlow 2.11 のインストールと動作確認（Windows 上）
WSL 2 の Ubuntu 22.04 で GPU, TensorFlow, PyTorch を動かすための準備を説明する． 内容は，次の公式ページによるが，一部変更などを行っている． https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html#abstract GPU, TensorFlow, PyTorch を使いたい，そして，手元に Windows マシンはあるのだけど，Ubuntu で動かしたい（Ubuntu でしか動かない）というときに便利． （WSL 2 のインストールについては: 別ページ »で説明） ソフトウェア類の利用条件は各自で確認すること． 【目次】 前準備 PyTorch のインストール TensorFlow 2.11, numpy, pillow, pydot, matplotlib, keras, opencv
Anaconda 3（Python 開発環境）のインストールと， その Python 3 仮想環境に，人工知能フレームワーク類のインストール（Windows 上）
Anaconda3 をインストールして Python 開発環境を整える．引き続き，Python の隔離された環境を作り，NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN，TensorFlow, PyTorch，Dlib をインストールし，人工知能（AI)や顔検出・認識の環境を整える．これは，conda コマンドで簡単にできる． Anaconda3 の配下には，Python の仮想環境が自動で設定される（Python の仮想環境を増やすこともできる）． すでに，システムに Python をインストール済みの場合でも，Anaconda3 と両立できる．但し，Anaconda3 は，Spyder や Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) （いずれもスタートメニューから起動できる）から使うことする．（Anaconda3 にパスを通すのは推奨できない）． 【
NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8（CUDA のインストールで winget を使用），NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール手順（Windows 上）
NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8（CUDA のインストールで winget を使用），NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール手順（Windows 上） 【要約】 Windows環境におけるNVIDIAドライバ，CUDAツールキット11.8，cuDNN v8.9.7のインストールは，以下の手順に基づく．始めに，NVIDIAの公式サイトより最新のドライバをダウンロードし，これをインストールする．続いて，CUDAツールキットのインストールを行う．この過程では，他のウィンドウを全て閉じることが推奨される．ツールキットのインストールのために，ユーザ環境変数 TEMP を「C:\TEMP」のように設定する．この設定は，Windows のユーザ名が日本語である場合に，nvccが適切に動作せぬエラーを防ぐためである．最後に，NVIDIA cuDNNのイ
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