本記事の前に
Windows環境のTensorFlow GPU導入方法は、
以下の国立研究開発法人 産業技術総合研究所 安全科学研究部門様の記事がとてもわかりやすいです。
WindowsでKerasを用いたDeep Learning開発環境を整備する ｜ 産総研：安全科学研究部門– 持続可能な社会実現に向けた評価研究部門 | 産総研 AIST RISS
本記事について
Windows環境へのTensorFlow GPUに非常に苦労したため、記事にします。
この記事では、tensorflow-gpu : verseion 1.8.0を扱います。
最新のtensorflow-gpuバージョンを取り扱ったものではありません。
本記事は、以下のSamurai Blog様の2018年度版】TensorFlow 1.5のインストール方法を解説！【Windows 10】の情報を参考に作成しました。
【2019年度版】TensorFlow 1.5のインストール方法を解説！【Windows 10】 | 侍エンジニア塾ブログ（Samurai Blog） - プログラミング入門者向けサイト
注意事項
CUDA、cuDNN 、tensorflow-gpuのバージョンの組み合わせがとても重要です。正しい組み合わせでなければ、tensorflow-gpuが正常に動作しません。
詳細は、Qiitaの記事(NvidiaドライバとCUDAとcuDNNとTensorflow-gpuとPythonのバージョンの対応)をご確認ください。
NvidiaドライバとCUDAとcuDNNとTensorflow-gpuとPythonのバージョンの対応 - Qiita
Build from source on Windows | TensorFlow
構築環境
本記事では、TensorFlow GPU環境は、Anaconda3の仮想環境上に作成します。以下、環境情報です。
- OS : Windows 10
- GPU : GEFORCE RTX 2060 GAMING Z
- tensorflow-gpu : verseion 1.8.0
- CUDA : version 9.0
- cuDNN : version 7.4
- Python 3.6 (Python 3.7ではtensorflow-gpuが動きません) (Anaconda 3で仮想環境を作成するときに、Python versionを3.6に指定します)
手順
GPUのドライバーはインストール済みであることが前提条件です。
また、TensorFlow GPU環境は、Anaconda3の仮想環境上に作成します。
(1) まず、visual_studio_community_2015_with_update_3のインストールが必要です。CUDAのインストールに必要であるためです。(参考リンク参照)
ja_visual_studio_community_2015_with_update_3_x86_x64_web_installer_8922964.exe
(2) 次に、CUDAのインストールを行います。必ずベースファイルからインストールしてください。 (本例では、cuda_9.0.176_win10_network.exeがベースファイル)
ベースファイルインストール途中でエラーが発生しますが、GPUのドライバーを古いドライバーで上書きしようとしています。
GPUドライバーのインストールのみ、チェックを外せば問題ありません。(参考リンク参照)
その後、パッチを順番に4つインストールします。
- cuda_9.0.176_win10_network.exe
- C:\Users\uv2ut\Downloads\cuda_9.0.176.1_windows.exe
- C:\Users\uv2ut\Downloads\cuda_9.0.176.2_windows.exe
- C:\Users\uv2ut\Downloads\cuda_9.0.176.3_windows.exe
- C:\Users\uv2ut\Downloads\cuda_9.0.176.4_windows.exe
(3) 次に、cuDNN (Version 7.4)をインストールします。参考リンク参照
- cudnn-9.0-windows10-x64-v7.4.2.24.zip
(4) Anaconda Promptで、まず仮想環境を作成します。
conda create -n tensorflow-gpu python=3.6
activate tensorflow-gpu
次に、各モジュールをインストールします。
モジュールのバージョンに気を付けてください。 (特にtensorflow-gpuとkeras-gpu)
また、コマンドの実行順序も影響するため、以下の順に入力してください。
pip install --upgrade pip conda install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn scikit-image h5py seaborn pip install opencv-python conda install tensorflow-gpu==1.8.0 conda install keras-gpu==2.1.6
動作確認
jupyter notebook上で確認するとよいと思います。
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) sess.close()
b'Hello, TensorFlow!'
