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TensorFlow 1.14(旧バージョン)のインストール(Windows 上)

ユースケース:Windows で,古いバージョンの TensorFlow を必要とする場合

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


前準備

Python のインストール

TensorFlow を使うので,https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#filesで,必要な Python のバージョンを確認しておくこと. 2019/12 時点では,Python 2.7 か 3.5 か 3.6 か 3.7

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のインストール手順(Windows 上)

(GPU版のTensorFlow を使うときに限り) NVIDIA グラフィックスボード・ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

※ 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

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・

参考Webページ:

(GPU版のTensorFlow を使うときに限り) NVIDIA cuDNN のインストール

Windows でのインストール手順の詳細は,別ページで説明している

インストールの要点: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

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

    [image]
  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 keras
    

    [image]
  3. pip を用いてインストール

    ※ 「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

    GPU 版 Tensorflow をインストールする場合

    ※ 「==1.14」のところでバージョンを指定している.

    ※ 「py」は,Windows のPythonランチャーAnaconda 3 内の Python などを間違って使ってしまわないように,Pythonランチャーを使って Python を起動している.

    py -m pip install --upgrade pip
    pip install -U tensorflow-gpu==1.14 
    

    [image]

    CPU 版の Tensorflow をインストールする場合

    ※ 「==1.14」のところでバージョンを指定している.

    py -m pip install --upgrade pip
    pip install -U tensorflow==1.14 
    

    [image]
  4. TensorFlow のバージョン確認

    ※ 「py」は,Windows のPythonランチャーAnaconda 3 内の Python などを間違って使ってしまわないように,Pythonランチャーを使って Python を起動している.

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.

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

    [image]
  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()
    

    [image]

    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 1.14 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()
    

    [image]
  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()
    

    [image]

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問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]