TensorFlow GPU 版 1.15.5，Python 3.7 のインストールと動作確認（Windows 上）

Visual Studio Community 2017 のインストール

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．

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

GPU

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

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】

• Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.8 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明
• Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8, NVIDIA cuDNN 8 のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】

• 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
• NVIDIA CUDA ツールキット の公式のドキュメント: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
• NVIDIA CUDA ツールキットのインストールに関する，NVIDIA CUDA クイックスタートガイドの公式ページ: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html

NVIDIA CUDA ツールキットのインストール時の注意点

【NVIDIA CUDA ツールキットの動作に必要なもの】

• 最新のNVIDIA ドライバ

  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 では，Build Tools for Visual StudioもしくはVisual Studio

【Windows でインストールするときの注意点】

• Windows では， NVIDIA CUDA ツールキットのインストール中は，なるべく他のウインドウはすべて閉じておくこと．
• NVIDIA CUDA ツールキットのインストールが終わったら，ユーザ環境変数 TEMP の設定を行う．

  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

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 のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
• winimage の ZLIB DLL の公開ページ: http://www.winimage.com/zLibDll/

NVIDIA cuDNN のインストール時の注意点

【NVIDIA cuDNN の動作に必要なもの】

• 最新のNVIDIA ドライバ

  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．

• 対応するバージョンのNVIDIA CUDA ツールキット

  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．

• Windows では，ZLIB DLL

  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 メンバーシップへの加入が必要．

  NVIDIA Developer Program の公式ページ: https://developer.nvidia.com/developer-program

NVIDIA ドライバ

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

① TensorFlow 1.15.5 が必要とする NVIDIA CUDA ツールキットと NVIDIA cuDNN のバージョンの確認

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）．

② NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 10.0，NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストールでの注意点

NVIDIA ドライバのインストールでの注意点まとめ（Windows 上）

• 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．
• 次のページから，最新版の NVIDIA ドライバをダウンロードできる．

  https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

• 最新版ではない NVIDIA CUDA ツールキットのインストーラに同封されている NVIDIA ドライバは古いので，使用しない．

NVIDIA CUDA ツールキット 10.0 インストールでの注意点まとめ（Windows 上）

• 前準備として，Build Tools for Visual StudioもしくはVisual Studio を，前もってインストールしておく．

  NVIDIA CUDA ツールキットの nvcc の動作に必要．

• Windows では， NVIDIA CUDA ツールキットのインストール中は，他のウインドウはすべて閉じておくこと．

  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 ツールキットのダウンロードのページ

  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

• TensorFlow GPU 版 1.15 のために，NVIDIA CUDA ツールキット 10.0 をインストールする．（他のバージョンとの共存可能）．
• NVIDIA CUDA ツールキットのインストールが終わったら，ユーザ環境変数 TEMP の設定を行う．

  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 CUDA ツールキットのインストールでは，NVIDIA CUDA クイックスタートガイドの公式ページが参考になる．

  https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html

NVIDIA cuDNN のインストールでの注意点まとめ（Windows 上）

• NVIDIA cuDNN のダウンロードページ

  https://developer.nvidia.com/cudnn

• インストールするNVIDIA cuDNN のバージョンは 7.6.5 for CUDA 10.0
• NVIDIA cuDNN のダウンロードには，NVIDIA Developer Program メンバーシップへの加入が必要．そして，利用条件は利用者で確認すること．

  NVIDIA Developer Program の公式ページ: https://developer.nvidia.com/developer-program

• Windows では，NVIDIA cuDNN に，パスを通す必要がある．

  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）．

• インストール後は，パスが通っていることを確認．

  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 3.7 64 ビット版のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール（Windows 上）

① Python 3.7 64 ビット版のインストール（Windows 上）

【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】

https://www.python.org/

【インストール手順の概要】

1. Python の URL を開く

   URL: https://www.python.org

2. Windows 版の Python 3.7 をダウンロード

   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

   
3. インストール時の設定
   1. いまダウンロードした .exe ファイルを右クリック， 右クリックメニューで「管理者として実行」を選ぶ．
      
   2. Python ランチャーをインストールするために，「Install launcher for all users (recommended)」をチェック．

      ※ 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．

   3. 「Add Python 3.7 to PATH」をチェック.
      
   4. 「Customize installation」をクリック．
      
   5. オプションの機能 (Optional Features)は，既定（デフォルト）のままでよい． 「Next」をクリック
      
   6. 「Install for all users」を選ぶ．

      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

      
   7. 「Disable path length limit」が表示される場合がある．クリックして，パス長の制限を解除する
      
   8. インストールが終了したら，「Close」をクリック
4. インストールのあと，Windows のスタートメニューに「Python 3.7」が増えていることを確認．
5. システムの環境変数 Path の確認のため，新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する．

   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．

   

② pip と setuptools の更新（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，それを使って pip を実行することにする．

   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

2. 次のコマンドを実行する

   Python の使用は「py -3.7」で行う．

   py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
   

   

③ Python 開発環境として，Python の隔離された環境に，Python コンソール（Jupyter Qt Console）, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract をインストール

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   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

2. venv を用いて，Python の隔離された環境を作成

   次のコマンドを実行する

   py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
   py -3.7 -m venv C:\venv\py37
   

3. Python の隔離された環境の使用開始と，Python 開発環境のインストール

   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
   

TensorFlow 1.15.5, Keras, MatplotLib, Python 用 opencv-python のインストール（Windows 上）

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

   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

2. 使用する Python 3.7 のバージョンの確認

   py -3.7 --version
   

   
3. pip と setuptools の更新

   「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
   

   
4. TensorFlow, Keras 関係の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，関係のパッケージのアンインストールを行っておく．

   Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，それを使って pip を実行することにする．

   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
   

   
5. インストールのため，次のコマンドを実行する．
   • 「tensorflow==1.15.5」のところでTensorFlow のバージョンを指定している．
   • TensorFlow の GPU 版をインストールしている．TenforFlow の GPU 版は，GPU がない場合には CPU を使って動作する．
   • numpy, protobuf, keras, matplotlib, pandas, scipy は旧バージョンをインストール．

   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

6. Windows の システム環境変数 TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH に，true を設定

   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

7. 次のコマンドを実行

   call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH\", \"true\", \"Machine\")"
   

動作確認

TensorFlow がインストールできたかを確認したい．

1. Windows では，コマンドプロンプトを実行．
2. TensorFlow のバージョン確認

   py -3.7 -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
   

   
3. (GPU を使うとき) TensorFlow からGPU が認識できているかの確認

   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

TensorFlow 2 のプログラム例

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．

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．

   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()