トップページ -> コンピュータ -> Windows -> TensorFlow 2のインストール(Windows 上)
[サイトマップへ], [サイト内検索へ],

TensorFlow 2のインストール(Windows 上)

サイト構成 連絡先,業績 実践知識 コンピュータ 教材 サポートページ

参考Webページ:

古いバージョンの TensorFlow をインストールする手順は, 別のページで説明している.

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

※ 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 2のインストール手順(Windows 上)

NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

TenforFlow を GPU で動かすには, 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

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


インストール手順

  1. Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する.

  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

    ※ 「pip install」は、パッケージをインストールするためのコマンド

    GPU 版の Tensorflow をインストールする場合

    pip install --upgrade pip
    pip install tensorflow-gpu 
    

    CPU 版の Tensorflow をインストールする場合

    pip install --upgrade pip
    pip install tensorflow 
    

  4. TensorFlow のバージョン確認

    Anaconda 3 内の Python を意図せずに使ってしまうことが無いように「python」でなく「py」を使う. 「py」は Windows の Pythonランチャー

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    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.

    Python プログラムを動かす.

    ※ そのために, PyCharmなどにある Python コンソールや, Windows のPythonランチャーである「py」が便利である.

    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!')
    print(hello)
    

    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

    CUDA ツールキットの古い版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.

    結果として 「42」のように表示されるので確認する.

    「tf.add(a, b)」と「a + b 」は,同じ結果になる

    import tensorflow as tf
    a = tf.constant(10)
    b = tf.constant(32)
    print( tf.add(a, b) )
    print( a + b )
    

  7. 今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

    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.]])
    print( tf.matmul(matrix1, matrix2) )