AzureでCNTKの環境を構築する手順です。 CNTKは、Microsoft Cognitive Toolkitの略でDeep Neural Networksにおける学習と評価をするために開発されている機械学習ライブラリです。 （深層学習＝ディープラーニング）

1. 深層学習 環境構築 Azure
AzureでCNTKの環境を構築する
日本マイクロソフト株式会社
アプリケーション ソリューション アーキテクト
服部 佑樹(Yuki Hattori)

2. Data Science VMのディスクイメージを検索
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• Azureのページから Data Science Virtual Machine for Windowsのイ
メージを検索し、デプロイします。

3. デプロイ時の特記事項
留意すべき事項
 ディスクはHHDを選択
 VMのサイズでNCシリーズを選べるようにリージョンは右のものを選択
リージョン対応最新情報：https://azure.microsoft.com/ja-jp/regions/services/
追加事項
テスト環境の場合は特に意識しない場合も、本番環境で利用する場合、長期的に運用する場合は以下の設定などでVMを守りましょう。
 高可用性➡可用性セットの設定
 ファイアウォール➡NSG
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デプロイ完了までの所要時間：5分

4. デプロイしたらまずやる、自動シャットダウン設定
 仮想マシンの項目に「自動シャットダウン」があるので、その設定をしましょう。GPU付きで一番安いイ
ンスタンスはNC6ですが、それでも時間当たり110円かかります。(2017年6月現在）
 例えば検証のために使うのであれば終業時に仮想マシンがシャットダウンされるようにしておきましょう。
 また、実際に時間のかかるバッチを走らせる時には、この機能を無効にして、バッチ実行中にVMが
シャットダウンしないようにしましょう。
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5. 仮想マシンに接続
• 仮想マシンに接続します。今回のOSはWindowsなので、最初から
RDPで接続することができます。
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6. GPUのドライバを入れる
NCシリーズに使われているのは Tesla K80 なので、以下のリンクからダウン
ロードします。
情報は新しくなっていくので、GPUとOSにあった適切なものを選んでダウン
ロードしましょう。
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/windows/n-
series-driver-setup
• インストールが終わったら、以下より確認できます。
Device Manager > Display adapters > NVIDIA Tesla K80
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デプロイ完了までの所要時間：3分

7. Anacondaの環境を開く
 Windowsのメニューから Anaconda Promptを開きます。
そうすると、Python 3.5のAnacondaの実行環境が開きます。
 開いたら以下のコマンドでCNTKのバージョンを確認しましょう。
python -c “import cntk; print(cntk.__version__)”
最新バージョンにアップデートする場合は、以下をしましょう
pip install --upgrade --no-deps <url>
https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/Setup-Windows-Python
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