会社の倉庫に何台も転がっている古いPCにNVIDIAのGPUを載っけて、そこにTensorflowを導入できたっぽいので手順を覚書しておく。
■マシン環境：
・Fujitsu FMV ESPRIMO D5350
- MotherBoard : GIGABYTE GA-TQ35M
- CPU : Intel Core2Duo E6850 3.0GHz
- Memory : 4GB（DDR2 2GB × 2）
- HDD : 500GB
- GPU : MSI Geforce GTX-1050ti 4G OCV1
- 電源 : 230W
■ソフトウェア環境
・Windows 10 (Fall Creator Update)
・Anaconda 5.1 (Python 3.6 version, 64-Bit Graphics Installer (537MB)) download
・CUDA 9.0 (cuda_9.0.176_win10.exe と 2つのパッチ) download
・cuDNN 7.0.5 (cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip)*1 download（要ID登録）
・tensorflow-gpu 1.5.0
・keras 2.1.6
・Visual C++ 2015 再配布可能パッケージ download
・Visual Studio Community 2017 download
■インストール手順 Part.1 （ダウンロードしたソフトのインストール）
(1) コントロールパネルの「プログラムと機能」からNVIDIA関係のものを全てアンインストール
このPCはグラボを載せるとマザーのDsub出力が使えなくなるので必然的にディスプレイをグラボ側に接続する必要がある。この状態で Windows10 をクリーンインストールするとNVIDIAのソフトが勝手に入ってくるっぽい。CUDAをインストールするときに同じのがインストールされるので、バッティングしないように一応アンインストールしておいた。（この作業が必要かどうかはわからないけど念の為）
(2) Visual C++ 2015 再配布可能パッケージをインストール
うーん、不必要かも知れない。そのうち試す。
(3) Visual Studio Community 2017 をインストール
CUDA 9.0のインストール中に「こいつ必要だけど入ってる？」と聞かれるので、あらかじめインストールしておいた。
(4) CUDA 9.0と2つのパッチをインストール
(5) cuDNNのzipを展開して c:¥Program Files¥NVIDIA GPU Computing Toolkit¥CUDA¥v9.0 の下にコピー
(6) Anaconda をインストール
■インストール手順 Part.2 （環境構築）
(1) Anaconda Promptを起動。以下、このウインドウで作業する。
(2) 「conda upgrade -n base conda」でcondaを最新版に更新
(3) 「conda create -n tfenv35 python=3.5 jupyter」で tfenv35 という環境を作成*3
(4) 「activate tfenv35」で環境を切り替え。
(5) 「pip install tensorflow-gpu==1.5」でTensorFlow 1.5をインストール
(6) 「pip install keras」でKerasをインストール
そのうち Windows10のクリーンインストールからこの手順で大丈夫なのか検証しておく。もう一枚 1050tiを買おうかな？*4
ネットのたくさんの方々のブログを紐解いてここまでできた。皆様の知見公開に感謝。
