Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する．
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．
```
pip uninstall -y tensorflow tensorflow-gpu keras
```
TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 4.1.1のインストール
※ 「pip install」は、パッケージをインストールするためのコマンド
```
pip install -U tensorflow keras opencv-python
```
（以下省略）
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__ )"
```
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__ )"
```
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__ )"
```
CPU 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: "CPU"」があれば，CPUが認識できている．
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．
※ そのために， PyCharmなどにある Python コンソールや， Windows のPythonランチャーである「py」が便利である．
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!')
print(hello)
```
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．
「tf.add(a, b)」と「a + b 」は，同じ結果になる
```
import tensorflow as tf
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print( tf.add(a, b) )
print( a + b )
```
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.]])
print( tf.matmul(matrix1, matrix2) )
```

GPU 版の TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 4.1.1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．

NVIDIA CUDA ツールキットのインストール
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 cuDNN のインストール
Windows でのインストール手順は，「別のページ」で説明している

インストール手順

Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する．
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．
```
pip uninstall -y tensorflow tensorflow-gpu keras
```
GPU 版 TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 4.1.1のインストール
※ 「pip install」は、パッケージをインストールするためのコマンド
```
pip install -U tensorflow-gpu keras opencv-python
```
（以下省略）
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__ )"
```
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
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__ )"
```
パッケージの情報の表示
```
pip show tensorflow-gpu
```
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())"
```
「device_type: "GPU"」があれば，GPUが認識できている．
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．
※ そのために， PyCharmなどにある Python コンソールや， Windows のPythonランチャーである「py」が便利である．
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!')
print(hello)
```
ここでエラーメッセージが出ることがある． tensorflow GPU 版に合致する 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，tenforflow 1.14 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
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．
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．
「tf.add(a, b)」と「a + b 」は，同じ結果になる
```
import tensorflow as tf
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print( tf.add(a, b) )
print( a + b )
```
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.]])
print( tf.matmul(matrix1, matrix2) )
```

TensorFlow 2（GPU 対応可能）, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV を，一度にインストール（Windows 上）

前準備

Python のインストール

TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 4.1.1のインストール

GPU 版 の TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 4.1.1のインストール

NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

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

インストール手順

GPU 版の TensorFlow 2, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 4.1.1のインストール