TensorFlow 2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 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．

• 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は，「別のページ」で説明している

• NVIDIA cuDNN のインストール

  Windows でのインストール手順は，「別のページ」で説明している

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

   python -m pip install --upgrade pip
   pip install tensorflow-gpu 
   

   

   CPU 版の Tensorflow をインストールする場合

   python -m 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) )