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TensorFlow 2 GPU版またはCPU版,Keras 2.3.1,Python 用 opencv-python 4 のインストール(Ubuntu 上)

ユースケース:Ubuntu で TensorFlow バージョン 2, Keras 最新版,Python 用 opencv-python を使いたい場合

※ TensorFlow 2 では CPU 版と GPU版が 1つのパッケージに統合されていないCPU 版の手順と,GPU 版の手順を分けて説明している.ので,必要な方を使うこと.

【このページの目次】

  1. 前準備
  2. GPU 版 TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 opencv-python 4.1 のインストール
  3. CPU 版 TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 opencv-python 4.1 のインストール
  4. TensorFlow のプログラム例

サイト内の関連ページ

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


前準備

OS のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは, 端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

Python3 開発用ファイル,pip, setuptools,numpy のインストール

端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install python3-dev python3-pip python3-setuptools python3-numpy

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

GPU とは,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

ダウンロードページ

詳しくは,次のように別ページで説明している.インストール手順が分からなくなったり,不具合があったときは,次に書いている別ページの説明を確認すること.

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

CUDA とは,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

ダウンロードページ

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1指定されている. TensorFlow 1.15の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0指定されている. 指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA cuDNN のインストール

ダウンロードページ

次のページには,TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 7.6.そして,TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での,cuDNN のバージョンは7.4 が指定されている.

URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明


GPU 版 TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 opencv-python 4.1 のインストール

  1. 端末を開く
  2. パッケージのアンインストール操作

    ※ トラブルの可能性を減らすために,次の操作でアンインストールを行っておく.

    sudo python3 -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-gpu keras 
    

    [image]
  3. GPU 版TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 opencv-python 4.1 のインストール

    ※ 「pip3 install」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド.

    sudo python3 -m pip install --upgrade pip
    sudo pip -m pip install -U tensorflow-gpu tensorflow_datasets keras matplotlib opencv-python
    

    [image]
  4. Python の numpy パッケージがインストールできたことの確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python3 -c "import numpy; print( numpy.__version__ )"
    

    [image]
  5. TensorFlow のバージョン確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python3 -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
    

    [image]
  6. Keras のバージョン確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python3 -c "import keras; print( keras.__version__ )"
    

    [image]
  7. GPU が認識できてるかの確認

    python3 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
    

    次のように「device_type: "GPU"」があれば,CPUが認識できている.

    [image]

CPU 版 TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 opencv-python 4.1 のインストール

  1. 端末を開く
  2. パッケージのアンインストール操作

    ※ トラブルの可能性を減らすために,次の操作でアンインストールを行っておく.

    sudo python3 -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-gpu keras 
    

    [image]
  3. CPU 版TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 opencv-python 4.1 のインストール

    ※ 「pip3 install」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド.

    sudo python3 -m pip install --upgrade pip
    sudo python3 -m pip install -U tensorflow tensorflow_datasets keras matplotlib opencv-python
    

    [image]
    (以下省略)
  4. Python の numpy パッケージがインストールできたことの確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python3 -c "import numpy; print( numpy.__version__ )"
    

    [image]
  5. TensorFlow のバージョン確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python3 -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
    

    [image]
  6. Keras のバージョン確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python3 -c "import keras; print( keras.__version__ )"
    

    [image]
  7. CPU が認識できてるかの確認

    python3 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
    

    次のように「device_type: "CPU"」があれば,CPUが認識できている.

    [image]

TensorFlow のプログラム例

TensorFlow がインストールできたかを確認したい.

Python プログラムを動かす.

※ Python プログラムを動かすために, Ubuntu では「python3」コマンドを使う. あるいは, PyCharmなどにある Python コンソールも便利である.


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