↓↓↓AIの勉強を開始するのに最短の手順をここから記述↓↓↓

アナコンダ3のインストール

　https://www.anaconda.com/products/individual 

　https://www.anaconda.com/download/

　AIの勉強を開始するのは　ここから始めます　他にもありますので　そちらを選ぶ人は　他を探してください

　最近（2024年現在）　anaconda3 はアカウントを作る必要がありそうです　AIが流行っているので　入手の仕方は少しずつ変化する事が予想されます

インストーラのファイル名は　こんな感じだったりします

　Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe

　インストーラを実行すると下図のように　インストールパスの指定があるのでフォルダを指定して

　インストールします　※注意　可能ならですがSSDのストレージにインストールをしましょう

　HDDにインストールすると激重です

ジュピターノートブックを開始 (Jupyter Notebook)

このジュピターノートブックというのがpythonを走らせるソフトなんですが　Anaconda3 というソフトの中に

含まれている1つの機能なんですね　疑問を持つのは後回しにして　とりあえず受け入れていきましょう

・インストール直後に実行する事（設定ファイルを作る）

　「スタートメニュー」→Anaconda Prompt ( アナコンダプロンプト )を起動する

　下記コマンドを入力

　＞jupyter notebook --generate-config 

　すると　下記フォルダにコンフィグファイル(jupyter_notebook_config.py)が作成される

　「C:\Users\[ユーザー名]\.jupyter\jupyter_notebook_config.py」

　　※この jupyter_notebook_config.py には　いろいろな初期設定が書かれているし　何度も書き換える事にもなるので　よく覚えておこう

・ジュピターで使うブラウザをクロームにする

　①クロームを起動する

　②Ctrl + Alt + Del を押して「タスクマネージャ」を起動する

　③Chromeの所を選択し　右クリックメニューから「ファイルの場所を開く」を選択するし開いたフォルダのパスを保存しておく

　④jupyter_notebook_config.pyファイルをテキストエディタを開き　下記の３行を追記する（※パスの所は③で確認したパスを入力）

> import webbrowser

> webbrowser.register('chrome', None, webbrowser.GenericBrowser('C:\\Program Files\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe'))

> c.NotebookApp.browser = 'chrome'

・ジュピターノートブックを日本語化する

1. 「スタートメニュー」→Anaconda Prompt ( アナコンダプロンプト )を起動する

2. 下記コマンドを入力しエンターを押す（と日本語パックがインストールされる ）

    > pip install jupyterlab-language-pack-ja-JP

3. ジュピターノートブックを起動する

　　下図のようにメニューから「Settings」→「Language」→「Japanese」を選択し Change and reload をクリック

ジュピターノートブックの起動時の初期ディレクトリを変更する

起動時のデフォルトディレクトリを「C:/python/pyWork」にしたい場合

①コンフィグファイル(jupyter_notebook_config.py)を開きます（詳細はこのページを検索）

②適当な所に下記の行を追加する

　＞　c.NotebookApp.notebook_dir = 'C:/python/pyWork'

　※注意　「notebook_dir 」というラベルはコンフィグファイル内に既にあったりしますが　前後がよく似たラベルが他にあったりしますので　上記ラベルと完全に同じかよく見て　パスを追記もしくは書き換えしましょう

　※注意　パス区切り文字は'\' や '\\' や '/' の時があるので　よく見て書き換えましょう　今回は「/(スラッシュ)」です

③スタートメニューにある「Jupyter Notebook」のアイコンを右クリックして「ファイルの場所を開く」を選択する

　ショートカットを見つけたら右クリックでポップアップメニューを開き「プロパティ」を開く

　「リンク先」のjupyter_notebook_script.pyの右に%USERPROFILE%と書いてあったら消します

④「作業フォルダー」に%HOME%と書いてあったらそれも消す

　※（感想）たったこれだけのことで　やることいっぱいありすぎてアホみたい

Jupyter Notebook の実行の仕方　＆　バージョンを調べる

下図のようにセルの所に
＞　!python --version
と入力して実行するとパイソンのバージョンが表示されます

・赤丸の所の右向きの三角をクリックすると実行です

・左端に[2]: となっている所の右にある四角に囲まれた部分（テキストを入力できるボックス）を

　「セル」と呼びます　選択されている「セル」を「▶」実行する　というのが使い方の基本

VisualStudioCode をインストールする

pythonの事が全くの無知の状態でセットアップするとVisualStudioCode など必要なさそうに思えますが　少しでも複雑なコードを書き始めて　要るかな？と感じたら　すぐに入れましょう

下記のURLからインストーラをダウンロードするなどしてVisualStudioCode をインストールしましょう
「URL」  https://code.visualstudio.com/Download　

VisualStudioCode にanaconda3 のパイソンを設定する

VSCodeを使いこなしてくると　VSCode上でパイソンの書式のエラーなどが表示されると便利になりますその時パイソンのバージョンが異なるとエラー表示が間違って表示されるのでanaconda3の設定をしておくと　正しく表示されるのでその設定をやっておきます

　下図のようにVSCodeのウィンドウに表示されている歯車アイコンの所から「設定(Settings)」を開きます

　ウィンドウの上部に「キーワードの検索ボックス」があるので「python.defaultInterpreterPath」と入力します　すると　設定項目が出てきますのでパスの入力欄にanaconda3のpython.exeがあるパスファイル名を入力します（インストールしたanaconda3フォルダの真下にある様です）

TensorFlow-GPUをインストールしよう

TensorFlow-GPUの動くバージョンの組み合わせを確認する

https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=ja

「テストされたビルド構成」→「GPU」

注:ネイティブ Windows での GPU サポートは、TF 2.11 以降、2.10 以前のバージョンでのみ

利用可能です。Windows では CUDA ビルドはサポートされていません。 Windows で 

TensorFlow GPU を使用するには、WSL2 で TensorFlow をビルド/インストールするか、

TensorFlow-DirectML-Plugin で tensorflow-cpu を使用する必要があります。 

テンソルフロー-2.10.0　が動く組み合わせ

Python 3.10

CUDA 11.2　←（CUDA Toolkit の事）

クドン 8.1 ←（cudNNの事）

tensor flow の GPU 対応のためにCUDA Toolkit （動く組み合わせのバージョン）をダウンロードしてインストールします。 

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

v 11.2 を選択して　インストールすると下記のパスにインストールされると思います

「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2」

環境変数を確認

「変数名」CUDA_PATH「パス」C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

クドン（cudNN）をインストール

CUDNNのダウンロードサイト

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

v 8.1 を選んでダウンロードしてインストールしよう　ダウンロードするには事前にNVIDIAのアカウントを作成して

ログインしておいた方が　スムーズに作業が進みます

cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.0.77.zip

↑こんな感じのファイルがダウンロードできるので　展開してインストールします（CUDA Toolkit v11.2 とcudNN 8.10が対になっている）

zipファイルを展開すると

cuda/bin

cuda/include

cuda/lib/x64

の３つのフォルダが見つかると思います

CUDA Toolkit v11.2をインストールしたフォルダ「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2」にも

「bin」「include」「lib/x64」の３つのフォルダがあり　それぞれの中にcudNNを解凍して出来たファイルをコピーします

Pythonのバージョンを合わせて　Tensorflow-GPUをインストール

まず　pythonのバージョンを落とします

「スタートメニュー」→Anaconda Prompt ( アナコンダプロンプト )を起動する

下記コマンドを入力　（書式　「conda install xxxx=[version]」）

＞　conda install python=3.10

　※この処理は終わるまで少し時間がかかるので　根気よく待つ事　終わったら　jupyter notebook を起動して

＞　!python --version

↑このコマンドを実行して　パイソンのバージョンを確認します

　Python 3.10.??

と表示されていたら成功ですので　続けて

＞　pip install tensorflow-gpu==2.10.0

と入力してtensorflow-gpuをインストールする（因みにエラーが出て失敗してもカーネルを再起動したり jupyter notebookを再起動するなどして２～３回リトライすると　上手くいくかもしれない　私の場合それでうまくいきました）

pip install の謎（諸々）

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例えば下記の様なコマンドを呼んで tensorflow_hubをインストールしようとしたときに

＞ !pip install tensorflow_hub

「アクセスが拒否されました。」「userがどうのこうの・・・」と出たりしてエラーになる事があります　そういう時は

＞ !pip install tensorflow_hub --user 

の様にしたら上手くいったりします

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