【目次】
TensorFlow 1.15.5 を動かすため:
ここでは,Python 3.7 を使う.
ここでは,次の方針で設定する.
TensorFlow 1.15.5 に対応する Python の最新版は,Python 3.7 である.(根拠: https://pypi.org/project/tensorflow/1.15.5/#files)
例えば,Python 3.7 を使うとき: py -3.7, py -3.7 -m pip のようにバージョン指定
例えば,Python 3.10 を使うとき: py -3.10, py -3.10 -m pip のようにバージョン指定
【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
NVIDIA CUDA 10.0 は Visual Studio Commnity 2017, 2015, 2013, 2012 と連携して動く機能がある.
NVIDIA CUDA 10.0 のインストールの前に, Visual Studio Commnity 2017 のインストールを行う.
Visual Studio Commnity 2017 のインストールは, https://visualstudio.microsoft.com/ja/vs/older-downloads/ で「2017」を選び,「ダウンロード」をクリック. その後表示されるダウンロードの画面で, 「Visual Studio Commnity 2017」を選ぶ. インストール時には「C++ によるデスクトップ開発」をチェックしてインストールする.
GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニット(Graphics Processing Unit)の略である.現在は,3次元のビデオゲーム,さまざまな計算,ディープラーニングの高速な並列処理などに用いられている.
NVIDIA CUDA ツールキット は,NVIDIA社が提供する GPU 用のツールキットである.GPU を用いた演算のプログラム作成や動作のための各種機能を備えている.ディープラーニングでも利用されている.
【サイト内の関連ページ】
【関連する外部ページ】
【NVIDIA CUDA ツールキットの動作に必要なもの】
Windows で,NVIDIA グラフィックス・カードの種類を調べたいときは, hwinfo (URL: https://www.hwinfo.com/index.html) を使って調べることができる.
【Windows でインストールするときの注意点】
Windows のユーザ名が日本語のとき,nvcc がうまく動作しないエラーを回避するためである.
ユーザ環境変数 TEMP に「C:\TEMP」を設定するために, コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行する.
mkdir C:\TEMP call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TEMP\", \"C:\TEMP\", \"User\")"
NVIDIA cuDNN は, NVIDIA CUDA ツールキット上で動作するディープラーニング・ライブラリである. 畳み込みニューラルネットワークや リカレントニューラルネットワークなど,さまざまなディープラーニングで利用されている.
Windows で,NVIDIA cuDNN の利用時に 「Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!」と表示されるときは, ZLIB DLL をインストールすること.
【関連する外部ページ】
【NVIDIA cuDNN の動作に必要なもの】
Windows で,NVIDIA グラフィックス・カードの種類を調べたいときは, hwinfo (URL: https://www.hwinfo.com/index.html) を使って調べることができる.
最新のNVIDIA CUDA ツールキットでは動かないということもあるので注意.
ZLIB DLL は,データの圧縮と展開(解凍)の機能を持ったライブラリ.
ZLIB DLL のインストールを行うため, Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
次のコマンドを実行.
但し,「v11.8」のところは,実際にインストールされている NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンを確認し,読み替えてください.
cd "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin" curl -O http://www.winimage.com/zLibDll/zlib123dllx64.zip call powershell -command "Expand-Archive -Path zlib123dllx64.zip" copy zlib123dllx64\dll_x64\zlibwapi.dll .
NVIDIA Developer Program の公式ページ: https://developer.nvidia.com/developer-program
NVIDIA ドライバは,NVIDIA 社製の GPU を動作させるのに必要なドライバである.次の NVIDIA の公式サイトからダウンロードできる.ダウンロードのときは,使用しているオペレーティングシステムとGPUに適したものを選ぶこと.
【関連する外部ページ】
NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
以下,インストールの注意点をまとめている. Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 10.0,NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストールの詳細は別ページ »で説明
TensorFlow 1.15.5 を動かすために,NVIDIA CUDA ツールキット 10.0,NVIDIA cuDNN 7.6.5 を使う.
(10.2, 10.1 は不可.実際に試みて検証済み).
NVIDIA CUDA ツールキット 10.0,NVIDIA cuDNN 7.6.5 の根拠: cudart64_100.dll, cudnn64_7.dll が必要
NVIDIA CUDA ツールキットの nvcc の動作に必要.
他のウインドウを開いている場合,NVIDIA CUDA ツールキットのインストールが失敗する場合がある.
NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
Windows のユーザ名が日本語のとき,nvcc がうまく動作しないエラーを回避するためである.
ユーザ環境変数 TEMP に「C:\TEMP」を設定するために, コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行する.
mkdir C:\TEMP call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TEMP\", \"C:\TEMP\", \"User\")"
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html
NVIDIA Developer Program の公式ページ: https://developer.nvidia.com/developer-program
NVIDIA cuDNN の zip ファイルをダウンロードしたら,Windows ならば,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 (「10.0」のところはバージョン番号)のようなパスの通っているディレクトリ に展開(解凍).
次の操作により,cudnn64_7.dll にパスが通っていることを確認する.
Windows のコマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行する.エラーメッセージが出ないことを確認.
where cudnn64_7.dll
【Python のインストールでの注意点】
Windows で,ユーザ名が日本語のとき,あとでトラブルが発生するかもしれない. トラブルの回避のため, Python をシステム管理者の領域にインストール(パソコンの全ユーザの共有領域)する.
【Python 3.7 のインストール手順の詳細(別ページ) 】
Windows での Python 3.7 のインストール: 別ページ »で説明
【Python の公式ページ】
【インストール手順の概要】
ページの上の方にある「Downloads」をクリック,「Downloads」の下にメニューが出るので,その中の「Windows」をクリック.
そして,Python 3.7.x (x は数字)を探す.
そして,Windows の 64ビット版のインストーラをダウンロードしたいので,「Windows x86-64 executable installer」を選ぶ
※ すでに Python ランチャーをインストール済みのときは, 「Install launcher for all users (recommended)」がチェックできないようになっている場合がある.そのときは,チェックせずに進む.
Python のインストールディレクトリは,「C:\Program Files\Python37」のように自動設定されることを確認.
「Install」をクリック
py とpip にパスが通っていることの確認である.
where py where pip
where py では「C:\Windows\py.exe」 が表示され, where pip では「C:\Program Files\Python37\Scripts\pip.exe」 が表示されることを確認.
Python の使用は「py -3.7」で行う.
py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
次のコマンドを実行する
次のコマンドを実行する
Python の使用は「C:\venv\py37\Scripts\activate.bat」の後,「python」で行う.
C:\venv\py37\Scripts\activate.bat python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter
設定の要点
システム環境変数 TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH の設定: true
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
py -3.7 --version
「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 -3.7 -m pip install -U pip setuptools
トラブルの可能性を減らすために,関係のパッケージのアンインストールを行っておく.
py -3.7 -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-intel tensorflow-text tensorflow-estimator tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer
py -3.7 -m pip install -U numpy==1.16.2 protobuf==3.19.4 tensorflow-gpu==1.15.5 keras==2.3.1 scipy==1.5.4 pillow pydot matplotlib==3.4.3 seaborn pandas==1.1.5 scipy==1.5.4 scikit-learn scikit-learn-intelex opencv-python opencv-contrib-python py -3.7 -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs py -3.7 -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git py -3.7 -m pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git
TensorFlow のインストールのとき,「Could not find a version that satifies the requirement tensorflow==1.15.5」のように表示される場合には,インストールされている Python が新しすぎるか,古すぎる.
TensorFlow GPU 版 1.15 を動かすには,Python 3.6 か Python 3.7 を使うこと. Windows での Python 3.6 のインストールは,別ページ »で説明 Python 3.7 のインストールは,別ページ »で説明
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH\", \"true\", \"Machine\")"
TensorFlow がインストールできたかを確認したい.
py -3.7 -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
py -3.7 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
実行結果の中に,実行結果の中に,次のように「device_type: "GPU"」があれば,GPUが認識できている.エラーメッセージが出ていないことを確認しておくこと.
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.
その場合は,Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 10.0,NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストールを確認すること.
Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 10.0,NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール: 別ページ »で説明
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.
Windows で Python プログラムを動かす.
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.
py -3.7 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() result = sess.run(hello) print(result) sess.close() exit()