Python環境でのセットアップ（Anaconda、pip、仮想環境）

Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）をPython環境でセットアップする際には、Anaconda、pip、および仮想環境の活用が推奨されます。以下に、Windows環境を前提として、PythonベースでのCNTKのセットアップ手順を詳細に解説します。

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1. 前提条件の確認

• OS：Windows 10 / 11（64bit）

• Python：3.6（CNTKはPython 3.7以降に未対応）

• GPU対応版を利用する場合は：CUDA 9.0 + cuDNN 7が必要

注意：CNTKの開発はすでに終了しており、公式サポートされていないため、動作環境に制限があります。

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2. Anacondaのインストール

Anacondaは、Pythonと科学計算ライブラリが統合されたディストリビューションで、仮想環境の作成・管理が容易です。

手順

1. Anaconda公式サイト（https://www.anaconda.com/products/distribution）からWindows版（Python 3.6搭載）をダウンロード。

2. インストーラを実行し、ユーザー単位でインストール。

3. 「Add Anaconda to my PATH environment variable」は チェックしない（推奨設定）。

4. インストール後、Anaconda Prompt を起動。

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3. 仮想環境の作成

Python 3.6環境を指定して仮想環境を作成します。

bash
conda create -n cntk-py36 python=3.6
conda activate cntk-py36

これで独立したPython 3.6の仮想環境が用意されます。

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4. CNTKのインストール（pip使用）

CPU版のインストール

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

GPU版のインストール（CUDA 9.0, cuDNN 7 必須）

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

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5. インストール確認

bash
python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"

期待される出力例：

2.7

CNTKが正しくインポートできれば、環境構築は完了です。

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6. 補足：Jupyter Notebookでの利用（任意）

仮想環境でJupyterを利用する場合は以下を追加で実行します：

bash
conda install jupyter
python -m ipykernel install --user --name cntk-py36 --display-name "Python (CNTK)"

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まとめ