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

前準備

Python のインストール

• Windows での Python のインストール手順は，「別のページ」で説明している.

  ※ Pythonとして Anaconda をインストールして使うこともできる．

※ 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

• Windows での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

  GPU 版 TensorFlow を使うために，https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archiveから CUDA 10.0 を入手し，インストールしておくこと．

  ※ 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

  ※ 詳細は， http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/ で説明されている．

• Windows での NVIDIA cuDNN のインストール

  https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手し，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 などに展開（解凍）し，パスを通しておくこと．

  ※ 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

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）