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TensorFlow 1.15(旧バージョン)のインストール(Windows 上)

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ユースケース:Windows で,古いバージョンの TensorFlow を必要とする場合

※ TensorFlow 1.15 では CPU 版と GPU版が 1つのパッケージに統合されている.

サイト内の関連Web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

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 1.15(旧バージョン)のインストール手順(Windows 上)

(GPU を使うときに限り) NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

GPU 版の TensorFlow を使うには, 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

(GPU を使うときに限り) NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストール

GPU 版の TensorFlow を使うときについては,次のページに記載がある.

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


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

  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
    

  3. pip を用いてインストール

    ※ TensorFlow 1.15 では CPU 版と GPU版が 1つのパッケージに統合されている.

    ※ 「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

    ※ 「==1.15」のところでバージョンを指定している. ※ Windows で,「python」の代わりに,「py」(Windows のPythonランチャー)を使うと,Anaconda 3 内の Python が実行されることはない(Anaconda を使いたくないときは「py」)

    py -m pip install --upgrade pip
    pip install -U tensorflow==1.15 
    

  4. TensorFlow のバージョン確認

    ※ Windows で,「python」の代わりに,「py」(Windows のPythonランチャー)を使うと,Anaconda 3 内の Python が実行されることはない(Anaconda を使いたくないときは「py」)

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.

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

  5. 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.

    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()
    


    (途中省略)

    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 1.15 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

    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. 今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

    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()
    


    (途中省略)

  7. 今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

    配列を扱うプログラム

    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.]])
    product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
    sess = tf.Session()
    result = sess.run(product)
    print(result)
    sess.close()
    


    (途中省略)