Доброго времени суток, в рамках изучения нейронных сетей, многие сталкиваются с трудностями по настройки окружения. С этой целью решил написать статью, дабы помочь жаждущим новичкам.

В рамках своей задачи воспользовался архитектурой Mask R-CNN.

Ссылки на все дистрибутивы будут предложены в конце поста.

Итак, приступим, для того, чтобы иметь возможность воспользоваться функционалом нейронных сетей, как и любое ПО, его необходимо установить и настроить. В данной работе представлен следующий набор действий:

Удалить все драйверы / программное обеспечение NVIDIA и удалить все файлы NVIDIA из программных файлов (также x86). Необходимо для того, чтобы старые драйвера не повлияли на работу ново-установленных компонентов.
Установить Visual Studio [1]. В процессе установки, вместе с IDE, поставляет, необходимые для дальнейшей работы, библиотеки, среди которых есть и Visual C++. Минимальная версия программы 2015.
Установить CUDA [2] – программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, которая позволяет существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию графических процессоров фирмы Nvidia. Минимальная версия 9.0.
Загрузить cuDNN [3] – это библиотека для работы с развёртывающими нейронными сетями с поддержкой графических ускорителей. Версия должна соответствовать версии CUDA.
Скопировать содержимое загруженной и извлеченной папки cuDNN в соответствующие папки в C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ Vx.x \.
Перейти к переменным окружения вашей системы и отредактируйте путь и добавить следующие два каталога в свой путь:
- C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin
- C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ libnvvp
Скачать и установить Python [4] – высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода. Минимальная версия 3.5.
Загрузить и установить Anaconda [5] – дистрибутив языков программирования Python и R, включающий набор популярных свободных библиотек, объединённых проблематиками науки о данных и машинного обучения. Добавить Anaconda to PATH при установке, для того, чтобы иметь возможность вызывать IDE через Windows CMD. Версия должна совпадать с версией Python.
В Windows CMD настроить виртуальную среду, введя команду:
conda create -n [env_name] python = [python_version]
Следующей командой, там же, необходимо активировать виртуальную среду
activate [env_name]
Установить фреймворки tensorflow (минимальная версия 1.13.1) и keras (мнимальная версия 2.3), а также другие необходимые пакеты, для создания и функционирования нейронной сети:

pip install --ignore-connected --upgrade tenorflow-gpu pip install keras pip install cv2 pip install numpy (опционально) pip install pandas (опционально) pip install matplotlib (опционально) pip install pillow (опционально)

Установка производится через систему управления пакетами – pip, которая поставляется вместе с IDE. Команды вводятся в Windows CMD.

После всех описанных действий, можно приступать к построению модели и обучению сети.

Обещанные ссылки на дистрибутивы:

Настройка окружения нейронной сети Mask R-CNN