トップページ -> コンピュータ -> Windows -> TensorFlow 2.0.0 アルファ・GPU 版のインストール（Windows 上）
[サイトマップへ], [サイト内検索へ],

TensorFlow 2.0.0 アルファ・GPU 版のインストール（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

TensorFlow GPU アルファ版の詳細は， https://www.tensorflow.org/install/install_windows

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 2.0.0 アルファ・GPU 版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. 新しく、 Windows のコマンドプロンプトを開く

  2. 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

    ※ 「2.0.0-alpha」のところはバージョン指定 

    pip install -U tensorflow-gpu==2.0.0-alpha keras opencv-python

  3. Python の numpy パッケージがインストールできたことの確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK． 

    python -c "import numpy; print( numpy.__version__ )"

  4. TensorFlow のバージョン確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK． 

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

    TenforFlow GPU 版がうまくインストールできない場合

    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 1.13 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

  5. keras のバージョン確認

    ※ バージョン番号が表示されれば OK． 

    python -c "import keras; print( keras.__version__ )"

  6. 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 コンソールを使う

    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()

    ここでエラーメッセージが出ることがある． tensorflow-gpu 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 1.13 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．

  7. 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． 

    import tensorflow as tf
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
sess = tf.Session()
result = sess.run(a + b)
print(result)
sess.close()

  8. 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.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()