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Windows で TensorFlow 1.12 のインストール

Windows での TensorFlow のインストール手順を図解で説明します.

Python を使うのが前提です. Python 3 の開発環境である Anacondaをおすすめ.

目次

先人に感謝.

このWebページに記載しているプログラムは https://github.com/tensorflow/tensorflow#download-and-setup をもとに作成

参考 Web ページ: https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu

参考 Web ページ: https://github.com/tensorflow/tensorflow#download-and-setup


前準備

Anaconda のインストール

前準備として,Python 開発環境のAnaconda, git のインストールが終わっていること.


TensorFlow のインストール

Anaconda では,conda 形式の Python パッケージを、簡単に扱うことができる.

  1. Window でコマンドプロンプトを実行

    ※ Linux の場合には,端末を開く(pyenvを使っているときは pip の実行に管理者権限を必要としない)

  2. Keras, TensorFlow, OpenCV, spyder のインストール

    時間がかかるので待つ

    ※ 「conda install」は、パッケージをインストールするためのコマンド

    conda install -y tensorflow keras spyder opencv 
    

  3. (オプション) TenforFlow GPU 版のインストール

    ※ 動作には、 CUDA Compute Capability 3.0 は以上に適合するグラフィックスカード、NVIDIA グラフィックスカードのドライバのインストールが必要です

    1. NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

      Windows で NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール」で説明しています

    2. NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

      Windows で NVIDIA CUDA ツールキットのインストール」で説明しています

    3. tensorflow-gpu 及び関連のconda パッケージのインストール

      conda install -y cudnn cudatoolkit tensorflow-gpu 
      

  4. インストールできたことの確認
    conda list tensorflow 
    

  5. TensorFlow のバージョン確認

    python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
    

  6. TensorFlow がインストールできたかを確認したい.

    Python プログラムを実行する

    謝辞:Python プログラムは,https://github.com/tensorflow/tensorflow#download-and-setup をもとに作成

    Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.

    ※ Windows のスタートメニューで、 「spyder」を開く。

    ※「spyder」がない!というときは、Windowsのコマンドプロントで次を実行して、spyder をインストールする

    conda install -y spyder
    

    ※ Windows のスタートメニューで起動できないときは、Windowsのコマンドプロントで次を実行

    spyder
    
    1. 次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「b'Hello, TensorFlow!'」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(hello)
      print(result)
      sess.close()
      

    2. 今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「42」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      a = tf.constant(10)
      b = tf.constant(32)
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(a + b)
      print(result)
      sess.close()
      

    3. 今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「[[ 12.]]」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
      matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
      product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(product)
      print(result)
      sess.close()
      


TenforFlow GPU 版のインストール

TensorFlow GPU サポートの詳細は, https://www.tensorflow.org/install/install_windows

前準備

※ CUDA ツールキット, cuDNN, GPU カードの詳細は

http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/

TenforFlow GPU 版のインストールと動作確認

  1. Window でコマンドプロンプトを実行

    ※ Linux の場合には,端末を開く(pyenvを使っているときは pip の実行に管理者権限を必要としない)

  2. Anaconda の conda パッケージの更新、古い conda パッケージファイルの削除

    「conda config --remove channels conda-forge」は,conda のチャンネルに「conda-forge」が入っていたら削除する操作(エラーメッセージが出たとしても無視してください).

    conda config --remove channels conda-forge
    
    conda upgrade --all
    
    conda clean --packages
    

  3. Keras, TensorFlow, CUDA ツールキット, cuDNN, OpenCV, spyder のインストール

    時間がかかるので待つ

    ※ 「conda install」は、パッケージをインストールするためのコマンド

    conda install -y tensorflow keras spyder opencv 
    

  4. (オプション) TenforFlow GPU 版のインストール

    ※ 動作には、 CUDA Compute Capability 3.0 は以上に適合するグラフィックスカード、NVIDIA グラフィックスカードのドライバのインストールが必要です

    1. NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

      Windows で NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール」で説明しています

    2. NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

      Windows で NVIDIA CUDA ツールキットのインストール」で説明しています

    3. tensorflow-gpu (conda パッケージ)のインストール

      conda install -y tensorflow-gpu 
      

  5. インストールできたことの確認
    conda list tensorflow 
    

  6. TensorFlow のバージョン確認

    python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
    

  7. TensorFlow がインストールできたかを確認したい.

    Python プログラムを実行する

    謝辞:Python プログラムは,https://github.com/tensorflow/tensorflow#download-and-setup をもとに作成

    Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.

    ※ Windows のスタートメニューで、 「spyder」を開く。

    ※「spyder」がない!というときは、Windowsのコマンドプロントで次を実行して、spyder をインストールする

    conda install -y spyder
    

    ※ Windows のスタートメニューで起動できないときは、Windowsのコマンドプロントで次を実行

    spyder
    
    1. 次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「b'Hello, TensorFlow!'」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(hello)
      print(result)
      sess.close()
      

      次のようなメッセージが出る場合がある. tensorflow-gpu に合致する NVIDIA CUDA ツールキットがインストールされていない。 NVIDIA CUDA ツールキットのインストールを行う. バージョンは,メッセージを読んで判断する(下図の場合は,バージョンは 9.0

    2. 今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「42」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      a = tf.constant(10)
      b = tf.constant(32)
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(a + b)
      print(result)
      sess.close()
      

    3. 今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「[[ 12.]]」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
      matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
      product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(product)
      print(result)
      sess.close()