TensorFlow環境再導入

訳あってTensorFlow環境(GPU連携有)を再構築することにしたので、再度覚え書きを作成することにする。

基本環境

• OS：Windows10 Pro
• GPU：Nvidia GTX1050

Anaconda

以下のページよりWindows向けのPython 3.7 version を選択してダウンロード、インストール。

www.anaconda.com

 Anaconda起動後、 Environments→Create をクリック。以下の内容で環境を作成する。

• Name：任意
• Python：3.6
• R：チェックなし

TensorFlow

作成された環境の▼マークをクリックしてOpen Terminalを実行。以下の公式サイトの指示に従ってGPU向けTensorFlowをインストール。

www.tensorflow.org

以下のコマンドで安定版をインストール。また今後の学習で必要となる各種ライブラリもこのターミナルからpipコマンドでインストールすればよい。

pip install tensorflow-gpu  

GPU関連ツール

GPU連携に必要な以下のソフトウェアをインストールしていく。いずれも指定されたバージョンをインストールすれば問題なさそうだ。

Software requirements 

The following NVIDIA® software must be installed on your system:

• NVIDIA® GPU drivers —CUDA 10.0 requires 410.x or higher.
• CUDA® Toolkit —TensorFlow supports CUDA 10.0 (TensorFlow >= 1.13.0)
• CUPTI ships with the CUDA Toolkit.
• cuDNN SDK (>= 7.4.1)
• (Optional) TensorRT 5.0 to improve latency and throughput for inference on some models.

GPUドライバーは一応最新化しておいた。リンク先でドライバーを選択する際にWindows Driver TypeとDownload Typeという項目を選択する必要があるが、とりあえず初期選択されているStandardとGame Ready Driver を指定しておけばよさそう。

CUPTIが何なのかはよくわからないが、CUDA Toolkitをインストールすれば勝手に付属してくるようなので気にする必要なし。

cuDNNはzipファイルで提供されていてダウンロード後解凍してどこかへ配置する必要があるが、この後のパス設定の都合上、特に問題なければC:\tools\cudaフォルダを作成し、その内部に展開されたファイルを配置する。

各ツールのインストール先を環境変数PATHに設定する。デフォルトのインストール先であれば以下の通りとなっているはずである。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
C:\tools\cuda\bin

以上の手順でGPU連携下でのTensorFlow環境が構築できているはずである。正常にGPUを認識しているかどうかの確認方法は、Googleで調べれば出てくるので確認してみてほしい。