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TensorFlow 2.1(GPU 対応可能), Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 4.1 のインストール(Windows 上

ユースケース:Windows で TensorFlow バージョン 2, Keras 最新版を使いたい場合

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.

目次

  1. 前準備
  2. GPU 版 TensorFlow 2.1, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 4.1 のインストール
  3. CPU 版 TensorFlow 2.1, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 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

Python のインストール

TensorFlow を使うので,https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#filesで,必要な Python のバージョンを確認しておくこと. 2019/12 時点では,Python 2.7 か 3.5 か 3.6 か 3.7


GPU 版 TensorFlow 2.1, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 4.1 のインストール

ここでは,GPU 版 TensorFlow について説明する. CPU 版のインストールについては,「このページの後半」で説明している.

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

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバ,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の詳細は,「別のページ」で説明している

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 のバージョン指定がある. 2020年1月時点の情報では,次の通り

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

参考Webページ:

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

Windows でのインストール手順の詳細は,別ページで説明している

インストールの要点:https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手し,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 などに展開(解凍)し,パスを通しておくこと

インストール手順

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

    [image]
  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.

    pip uninstall -y tensorflow tensorflow-gpu keras
    

    [image]
  3. GPU 版 TensorFlow 2.1, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 4.1 のインストール

    ※ 「py」は,Windows のPythonランチャーAnaconda 3 内の Python などを間違って使ってしまわないように,Pythonランチャーを使って Python を起動している.Ubuntu では「py」でなく「python3」コマンドを使う.

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

    py -m pip install --upgrade pip
    pip install -U tensorflow-gpu 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

    py -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

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

    [image]

    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 のバージョン指定がある. 2020年1月時点の情報では,次の通り

    • CUDA ツールキットのバージョン: 10.1
      指定されているバージョンより高いものは使わないほうが良いでしょう.
    • cuDNN SDK のバージョン: 7.6 以上

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

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

  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__ )"
    

    [image]
  7. パッケージの情報の表示

    pip show tensorflow-gpu
    

    [image]
  8. TensorFlow からGPU が認識できているかの確認

    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.

    [image]

CPU 版 TensorFlow 2.1, Keras 2.3.1, Python 用 OpenCV 4.1 のインストール

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

    [image]
  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.

    pip uninstall -y tensorflow tensorflow-gpu keras 
    

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

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

    ※ そのために, Windows では,「python」コマンドやPythonランチャーである「py」を使う. 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.

    py -m pip install --upgrade pip
    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

    py -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

    py -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

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

    [image]
  7. TenforFlow からCPU が認識できているかの確認

    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.

    [image]

TensorFlow のプログラム例

  1. TensorFlow がインストールできたかを確認したい.

    Windows で Python プログラムを動かす.

    ※ そのために, Windows では,「python」コマンドやPythonランチャーである「py」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.

    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)
    

    [image]

    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 のバージョン指定がある. 2020年1月時点の情報では,次の通り

    • CUDA ツールキットのバージョン: 10.1
      指定されているバージョンより高いものは使わないほうが良いでしょう.
    • cuDNN SDK のバージョン: 7.6 以上

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

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

  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.

    「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 )
    

    [image]
  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.]])
    print( tf.matmul(matrix1, matrix2) )
    

    [image]

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