【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
GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある. NVIDIA CUDA ツールキット は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.
インストールの詳細説明
NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブのページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
NVIDIA cuDNN のページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
必ず,使用する NVIDIA CUDA ツールキットにあう NVIDIA cuDNN を使うこと.
Windows での追加の注意点
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10.0 を使う.(10.2, 10.1 は不可(実際に試みて検証済み)).
NVIDIA cuDNN 7.6.5 を使う.(8系列はない).
NVIDIA CUDA ツールキット 10.0, NVIDIA cuDNN 7 の根拠: cudart64_100.dll, cudnn64_7.dll が必要
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.
インストールの要点
https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
最新版ではない NVIDIA CUDA ツールキットを使う場合は, NVIDIA CUDA ツールキットのインストーラに同封のNVIDIA ドライバはバージョンが古い.
インストールの要点
次のページからダウンロードし,インストールする.
NVIDIA CUDA ツールキットのページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN のダウンロードのため.
「Join now」をクリック.その後,画面の指示に従う. 利用者本人が,電子メールアドレス,表示名,パスワード,生年月日を登録.利用条件等に合意.
「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0」に展開(解凍)した場合は, すでに パスは通っているので,何もしなくてよい.
システム環境変数 CUDNN_PATH に,c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 を設定
管理者として実行した コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行.
call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDNN_PATH\", \"c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\", \"Machine\")"
インストールの詳細説明
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. トラブルの回避策として, 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)する手順をここで説明する.
インストール手順
Windows での Python 3.7 のインストール(あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている)
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.
そして,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.
pip は,次のコマンドで起動できる.
Python 開発環境のコマンドでの起動のまとめ. (Python 3.7 を指定する場合)
Windows の Python ランチャーでバージョン指定
インストール手順
コマンドプロンプトを管理者として実行し,次のコマンドを実行.
Python の使用は「py -3.7」で行う.
py -3.7 -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
もし,Python の隔離された環境を使用したいときは,次のような手順で, venv を用いて,Python の隔離された環境を作る.
コマンドプロンプトを管理者として実行し,次のコマンドを実行.
Python の使用は「C:\venv\py37\Scripts\activate.bat」の後,「python」で行う.
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: 別ページで説明している.
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
py -3.7 -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-text 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
管理者として実行した コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行.
call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH\", \"true\", \"Machine\")"
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
py -3.7 -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
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.
py -3.7 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
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.
TensorFlow を pip コマンドでインストールするとき, TensorFlow のバージョンによって, 必要となる NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のバージョンが違う.必ずしも,「最新の NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN で動く」ということではないので,注意が必要である.
そのことについて,より詳しい説明は: 別ページで説明している.
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: 別ページで説明している.
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()