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TensorFlow 2.0.0 アルファ・GPU 版のインストール(Windows 上)

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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()