GPU版tensorflowのインストール方法(windows10)

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今回はtensorflowのGPU版のインストールをやります。まず流れとしては、

  1. CUDAのインストール
  2. cuDNNのインストール
  3. anacondaのインストール
  4. tensorflowのインストール
  5. サンプルコード実行

というところまでやりたいと思います。

私の方では、最新バージョンである、CUDA9.0  ×  cuDNN7.0では動かなかったです。

ですので、CUDA8.0 × cuDNN6.0では動作確認できたのでそちらの方の手順を解説します。

環境は

OS: windows 10 64bit

GPU: nVidia GeForce GTX1070

1. CUDAのインストール

まず、下のURLからCUDA8.0をインストールして実行します。

https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

win10 で local にインストールしました。使用したのはBase InstallerとPatchをインストールしてBase Installerから実行しましょう。

高速化どうか聞かれますが、高速で良いかと思います。

2. cuDNNのインストール

下のURLからインストールします。アカウントを作らなければいけませんが、チャチャっと終わらせてアカウントを作りましょう。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0を選択して

windows 10を選択しました。

ZIPファイルがダウンロードされるので展開しておきます。

おそらく、bin やら lib やら includeやらが入っているかと思います。

そして、windowsの

PC  > ローカルディスク > Program Files > NVIDIA GPU Computing Toolkit > CUDA > (v8.0)

を開きます。こんな感じにしてください。

そして、

下のbinの中身を上のbinの中に移動

下のlibの中身を上のlibの中に移動

下のincludeの中身を上のincludeの中に移動

をしてください。これが一番わかりやすいかと思います。これでだいたい準備完了です。

3. anacondaのインストール

下のURLからanacondaをインストールします。

https://www.anaconda.com/download/

私はpython3.6を選択しました。

ダウンロードしたものを開いて、適当にエンター押してインストールを完了させましょう。

windowsのアプリケーションの中に、anaconda navigatorというアプリができるのでそちらを開きます。

こんな感じかと思われます。左のenvironmentsをクリックしてください。今回はrootにtensorflowをインストールします。仮想環境を作ってインストールしたいからは仮想環境を作って見てください。

root > open terminalを選択します。

Terminalの画面上で

pip install tensorflow-gpu

と入力してエンターを押すと、GPU版のtensorflowがインストールされます。そこまで時間はかかりません。インストールが終われば、再びHomeに戻ります。

jupyter notebookを開きます。

ブラウザが立ち上がるので、右上のNewからpython3を選択して新しいファイルが作成されます。

juputer notebookは対話型エディタでちょこちょこ確認するのに使いやすいです。

次のコードを入力して実行してみましょう。実行は「Shift + Enter」です。エラーが出なければ成功です。

次のように19と返してくれると成功になります。

もしエラーが出れば、エラーのメッセージに従って、足りないソフトをインストールしてください。

もし19以外の整数が出れば幸運です。Googleに報告しましょう。

以上tensorflow-GPU版のインストール方法でした!

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