CNTKのインストール（Windows / Linux / GPU対応）

Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）の環境構築における「インストール（Windows / Linux / GPU対応）」について、以下に詳細を示します。

CNTKのインストール手順（Windows / Linux / GPU対応）

1. 前提条件（共通）

CNTKのインストールには以下の前提条件が必要です。

  • Python 3.5 / 3.6（それ以外のバージョンでは動作しないことがある）

  • pip（Pythonパッケージマネージャ）

  • Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015（Windowsのみ）

  • CUDA Toolkit（GPU使用時）

  • cuDNN（GPU使用時）

  • NVIDIAドライバ（GPU使用時）

Windows環境でのインストール

a. GPU対応版のインストール

  1. CUDAとcuDNNのインストール

    • CUDA Toolkit 9.0（CNTK 2.7の場合）をNVIDIAの公式サイトからインストール

    • cuDNN v7.0 をCUDA 9.0用にダウンロードし、CUDAフォルダへ上書き展開

  2. Python仮想環境の作成（推奨）

    bash
    python -m venv cntk-py36
cntk-py36\Scripts\activate

  3. CNTKのインストール（GPU版）

    bash
    pip install https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk-2.7-cp36-cp36m-win_amd64.whl

  4. 動作確認

    python
    import cntk
print(cntk.__version__)

b. CPU版のインストール

CUDAとcuDNNは不要です。

bash
pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7-cp36-cp36m-win_amd64.whl

Linux環境でのインストール

a. GPU対応版のインストール

  1. CUDAとcuDNNのセットアップ

    • CUDA 9.0をインストール（Ubuntu向けのdebパッケージが公式提供）

    • cuDNNをダウンロードして/usr/local/cudaに配置

  2. 依存ライブラリのインストール

    bash
    sudo apt-get update
sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev libpng-dev python3-pip python3-dev python3-venv

  3. Python仮想環境の構築

    bash
    python3 -m venv cntk-env
source cntk-env/bin/activate

  4. CNTKのインストール（GPU版）

    bash
    pip install https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk-2.7-cp36-cp36m-linux_x64.whl

b. CPU版のインストール

bash
pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.7-cp36-cp36m-linux_x64.whl

インストール後の動作確認

Python対話環境で以下を実行し、エラーが出なければインストール成功です。

python
import cntk
print(cntk.__version__)

注意点

  • CNTKはバージョン2.7で開発が終了しており、以降はメンテナンスされていません。

  • GPU版のインストールではCUDAとcuDNNのバージョン整合性に注意してください。

  • WindowsではVisual Studio 2015のランタイムが必要です。

生成日：2025/05/23