TensorFlow GPU Install

この手のツールはインストール情報が錯綜してて失敗すると嫌になってしまう事が多々あるが、これも割とありがちなやつ。PyTorchもインストールしてみたがあっちのほうが簡単かもしれない。

TensorFlowは 最近2.0になったようで、いろいろ改善されてるようだ。今まで、Kerasというこれまた有名なフレームワークがあったのだが、これも内包されるようになったようで至れり尽くせり。

いろいろ見てるとデュアルブート可能なUbuntu環境を作ってそれを開発に使ったほうが良いという人が多いようだったが、それだと結局ブートするのが面倒になってしまうので当面はやらない。あとGoogleおすすめのColabとかもなんかVirtualで嫌だし、Anacondaも入れてみたが起動が煩わしかったのでやめた。

おぼえがき

Windows10にインストール
how to install TensorFlow GPU on Windows 10

Microsoft Visual Studio tool のインストール

https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/
古いバージョンのダウンロード リンクをクリック
[再頒布可能パッケージおよびビルドツール] を選択
以下をダウンロード&インストール

  • Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3
  • Microsoft Build Tools 2015 Update 3

CUDAをインストール
https://developer.nvidia.com/
High Performance Computing -> CUDA -> Download Now でOS等選択
(2019 12時点では使用できるCUDAのバージョンは10.0)

CUDNNをインストール
https://developer.nvidia.com/cudnn
上のCUDAのバージョンにあうCUDNNをダウンロードしCUDAのインストールフォルダに上書きする。(同じディレクトリ構造)

python 3.6をインストール。(python 3.7 / 3.8 はwindows storeからダウンロード可能だが、3.6以下はインストーラからじゃないとできない。)

https://www.python.org/downloads/

私は3.6.8をいれました。3.6が必要なのは多分kerasが3.6にしか対応してないからかな。
すでに 3.7や3.8がインストール済みでも無問題なので、そのままインストーラから デフォルトの ユーザディレクトリにインストール。アーカイブ版落としてパス設定自分でやったり、カスタマイズするとおかしくなるのでやらない。

pythonが複数インストールされてると コマンドで py -3.6 といった感じでバージョン指定してpythonを実行できる。(3.7以降だと python3.7 ….py とかできるけど3.6はできない)

venvをつかってバーチャルなディレクトリ作成。(virtual env だと失敗した)作業フォルダを決めて、その中でPower Shellを開く。

py -3.6 -m venv py36

とやると py36 というフォルダができる。このpy36といのは何でもいい。
python –version
で 3.8が入ってると Python 3.8.1とかって表示される。

.\py36\Scripts\activate

とやると先ほど作った環境のpythonに切り替わる。
python –version
Python 3.6.8 が表示されればおk。

tensorflowのインストール

CPU版とGPU版の2種類あり、gpu版は tensorflow-gpu。

pip install –upgrade tensorflow-gpu

これでインストールされればラッキーです。
GPU版は失敗すると動作しないので

import tensorflow as tf

というコードを含むpythonスクリプトを実行してエラーがでなければ成功です。

pythonのエディタは好きなの使えばいいですが、venvの設定ができるのでVS Codeがおすすめです。playボタンで実行できるのも楽。
https://qiita.com/psychoroid/items/6646d45d6a019f5cf16f

Tensorflow2.1のInstall記事は以下

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