Windows で,次のことを行う.
TensorFlow の URL: https://www.tensorflow.org/
TensorFlow 1.15.3 に対応する Python の最新版は,Python 3.7 である(2020/06 時点).
※ GPU とは,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. CUDA とは,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである. NVIDIA 社のグラフィックスボードが持つ GPU の機能を使うとき,CUDA を利用することができる.
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
Python の URL: https://www.python.org/
※ TensorFlow 1.15.3 に対応する Python の最新版は,Python 3.7 である(2020/06 時点).
※ GPU とは,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.
ダウンロードページ
詳細説明
※ CUDA とは,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである. ダウンロードページ
指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
詳細説明
ダウンロードページ
ダウンロードして展開(解凍)したら,パスを通しておくこと.
TensorFlow 2.4 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 8.0.5(現時点で,NVIDIA CUDA ツールキット 11.0 で動く最新版).
TensorFlow 2.3, 2.2, 2.1 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 7.6.そして,TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での,cuDNN のバージョンは7.4 .それより高いバージョンよりは使わないこと.
詳細説明
python --version
python -m pip install -U pip setuptools
※ 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.
python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow_datasets tensorflow-hub keras
※ 「==1.15.3」のところでバージョンを指定している.
※ 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.
python -m pip install -U tensorflow-gpu==1.15.3 tensorflow_datasets
次のように「Could not find a version that satifies the requirement tensorflow==1.15.3」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.
Python 3.7 を使うこと. Windows での Python 3.7 のインストールは,別ページで説明している.
最新版の Keras は TensorFlow 1.15 では動かない. Keras のバージョン 2.3.1 をインストールする
python -m pip install -U keras==2.3.1
python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
TensorFlow が GPU を認識できているかの確認は,端末で,次を実行して行う.
python -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 GPU 版が指定するバージョンの NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN がインストールされていないことが原因かも知れない.
URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems.
Windows でのNVIDIA CUDA ツールキット 11.0 のインストール: 別ページで説明している.
Windows での NVIDIA cuDNN 8.0.5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.
Python プログラムを動かす
※ 開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt Console,spyder,PyCharm,PyScripter など)が便利.
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()
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 GPU 版が指定するバージョンの NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN がインストールされていないことが原因かも知れない.
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()
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()
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問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ)