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AI・CUDAガチ勢が“毎日使う”最強コマンド集【2025年版】

2025/05/18に公開

ローカルGPU（特にCUDA環境）でAIモデルを動かすエンジニア向けに、「現場で本当に使う」コマンドだけをジャンル別にまとめました。
パッとコピペして即使える実用版です。

NVIDIA系

CUDAコンパイラ（nvcc）のバージョン確認

nvcc --version

CUDAのビルドやライブラリ依存の確認で必須。
（例：PyTorchやTensorFlowのバージョン整合性確認など）

GPU状態の確認（nvidia-smi）

nvidia-smi

温度、メモリ使用量、現在のプロセス一覧などGPUのあらゆる状態を一括確認。

CuDNNバージョンの確認

cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

CuDNNバージョン不一致によるエラー対策など、環境調査でよく使います。

C/C++コンパイラ（cl.exe）の場所検索（Windows）

where cl

cl.exeがパスに通っているか・インストールされているかを確認。

PATH・環境変数系

システム環境変数GUIを一発で開く（Windows）

rundll32.exe sysdm.cpl,EditEnvironmentVariables

管理者権限PowerShellで実行。「環境変数」編集画面が即開きます。

PowerShellでPATH一覧を確認

$env:PATH

手動でPATHをGUI編集（手順）

Windows + Pause キーで「バージョン情報」画面を開く
「システムの詳細設定」→「詳細設定」→「環境変数」へ

Python系

Pythonのバージョン確認

python --version
# または
python -V

詳細バージョン

python -VV

venv（仮想環境）コマンド集

仮想環境の作成

python -m venv [仮想環境名]

アクティベート

Mac/Linux:
```
. [仮想環境名]/bin/activate
```
Windows:
```
.\[仮想環境名]\Scripts\activate
```

デアクティベート

deactivate

パッケージ一覧の書き出し／一括インストール

pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt

conda環境コマンド集

環境作成

conda create -n [仮想環境名] python=<バージョン>

アクティベート/デアクティベート

conda activate [仮想環境名]
conda deactivate

TensorFlow：GPU認識チェック

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

TensorFlowがGPUをきちんと認識できているか簡単に確認。

FFmpegパスの一括検索（Windows）

Get-ChildItem -Path C:\ -Filter ffmpeg.exe -Recurse -ErrorAction SilentlyContinue -File

ffmpeg.exeがどこにあるか分からなくなったときの最終手段。

まとめ

現場で詰まりやすいポイントを抑えた「実践コマンド集」
Windows／Mac両対応（仮想環境系）
AI x CUDA x Python ローカル開発勢向け

推奨Zennハッシュタグ

#AI #GPU #CUDA #Python #NVIDIA #機械学習 #DeepLearning #Windows #Linux #コマンド集 #TensorFlow #PyTorch #開発環境 #venv #conda

もし「ここに載せてほしいTips」や「追加で知りたいコマンド」があれば、コメント歓迎です。
現場で本当に使う情報だけを今後も随時まとめていきます！