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TensorFlow 1.15(旧バージョン)GPU版またはCPU版のインストール(Ubuntu 上)

Ubuntu での,TensorFlow 1.15(旧バージョン)のインストールと動作確認の手順をスクリーンショット等で説明する.

【このページの目次】

  1. 前準備
  2. TensorFlow 1.15 GPU版またはCPU版のインストール手順(Ubuntu 上)
  3. 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


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 10.0 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 7.4 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


TensorFlow 1.15 GPU版またはCPU版のインストール手順(Ubuntu 上)

  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. pip を用いてインストール

    ※ 「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

    ※ 「==1.15」のところでバージョンを指定している.

    sudo python3 -m pip install --upgrade pip
    sudo python3 -m pip install tensorflow==1.15
    

  4. その結果,エラーメッセージが出ていないことを確認.

  5. TensorFlow のバージョン確認

    端末で,次のコマンドを実行.

    ※ 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.

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

    ここで,GPU があるのに,TensorFlow から認識されていないかもしれない. TensorFlow GPU 版が指定するバージョンの NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN がインストールされていないことが原因かも知れない.


TensorFlow のプログラム例

https://github.com/tensorflow/tensorflow に記載のサンプルプログラムを実行してみる

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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