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TensorFlow 1.14.0(GPU 対応可能), Keras 2.2.4, Python 用 OpenCV を,一度に簡単インストール(Windows 上)

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この Web ページでは、Windows での TensorFlow 1.14.0, Keras 2.2.4 のインストール手順をスクリーンショットなどで説明する.

Python を使うのが前提である.

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


前準備

Python のインストール

※ Python のプログラム作成には、PyCharmなどが便利である.

以下,Windows で Python をインストール済みであるものとして説明を続ける.


TensorFlow, Keras, Python 用 OpenCV のインストール

GPU 版については,「このページの後半」で説明している.

  1. 新しく、 Windows のコマンドプロンプトを開く

  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.

    pip3 uninstall tensorflow tensorflow-gpu keras
    

  3. TensorFlow 1.14.0, Keras 2.24, Python 用 OpenCV のインストール

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

    pip3 install -U tensorflow keras opencv-python
    


    (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

    Anaconda 3 内の Python を意図せずに使ってしまうことが無いように「python」でなく「py」を使う. 「py」は Windows の Pythonランチャー

    ※ 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

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

  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

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

  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

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

  7. GPU が認識できてるかの確認

    py -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,GPUが認識できている.

  8. パッケージの情報の表示

    pip3 show tensorflow
    

  9. 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

    PyCharmなどにある Python コンソールを使うか, Windows のPythonランチャーである「py」を使う.

    ここでは,「py」を使うことにする.

    py
    

  10. 次のプログラムをコピー&ペースト

    メッセージを表示するプログラム

    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()
    

  11. 次のプログラムをコピー&ペースト

    足し算を行うプログラム

    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()
    

  12. 次のプログラムをコピー&ペースト

    配列を扱うプログラム

    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()
    

  13. exit() で終わる

TensorFlow GPU 版, Keras, Python 用 OpenCV のインストール

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

NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

TenforFlow を GPU で動かすには, CUDA Compute Capability 3.5 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ある.

Windows でのインストール手順は,「別のページ」で説明している

NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストール

※ Windows での,NVIDIA CUDA ツールキットのインストールの詳細は, http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/ で説明されている.

インストール手順

  1. 新しく、 Windows のコマンドプロンプトを開く

  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.

    pip3 uninstall tensorflow tensorflow-gpu keras
    

  3. TensorFlow GPU 1.14.0, Keras 2.24, Python 用 OpenCV のインストール

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

    pip3 install -U tensorflow-gpu keras opencv-python
    


    (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

    Anaconda 3 内の Python を意図せずに使ってしまうことが無いように「python」でなく「py」を使う. 「py」は Windows の Pythonランチャー

    ※ 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

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

  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

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

    TenforFlow GPU 版がうまくインストールできない場合

    次の Web ページには,pip を用いて TenforFlow をインストールするときの CUDA ツールキット,cuDNN SDK のバージョン指定の情報がある. 例えば,tenforflow 1.13 では・ CUDA ツールキットのバージョンは 10.0(10.1 は動かない),cuDNN SDK のバージョンは 7.4.1 以上の情報がある.

    https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package

  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

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

  7. パッケージの情報の表示

    pip3 show tensorflow-gpu
    

  8. 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

    PyCharmなどにある Python コンソールを使うか, Windows のPythonランチャーである「py」を使う.

    ここでは,「py」を使うことにする.

    py
    

  9. 次のプログラムをコピー&ペースト

    メッセージを表示するプログラム

    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()
    

    ここでエラーメッセージが出ることがある. 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ことが原因かも知れない.

    次の Web ページには,pip を用いて TenforFlow をインストールするときの CUDA ツールキット,cuDNN SDK のバージョン指定の情報がある. 例えば,古いバージョンのtenforflow 1.13 は・ CUDA ツールキットのバージョンは 10.0(10.1 は動かない),cuDNN SDK のバージョンは 7.4.1 以上の情報がある.

    https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package

    CUDA ツールキットの古い版のインストールについては・「別のページ」で説明している.

  10. 次のプログラムをコピー&ペースト

    足し算を行うプログラム

    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()
    

  11. 次のプログラムをコピー&ペースト

    配列を扱うプログラム

    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()
    

  12. exit() で終わる