1
1

More than 3 years have passed since last update.

Windows10でtensorflow-gpuを動作させよう

Last updated at Posted at 2021-09-16

読者のターゲット

Win10でdeeplearningしたい
Anacondaの仮想環境内で深層学習の環境を作りたい
GPU持ってる(NVIDIA製)
Python3.7, Tensorflow 2.6.0

環境構築の前に

Anacondaは入っている -> まだの場合はこちら
NVIDIA デベロッパーアカウントを作っている -> まだの場合はこちら
GeForce のドライバをダウンロードしている -> まだの場合はこちら
cuda ツールキットもダウンロードしている -> まだの場合はこちら

PythonでGPUを使うために

cuDNNのダウンロード

cuDNNダウンロードの前にcudaのバージョンを確認する

nvcc -V

バージョンを確認したらcuDNNサイトで対応するバージョンのcuDNN Library for Windows (x64)をダウンロードcuDNN Download _ NVIDIA Developer - Google Chrome 2021_09_16 19_21_54.png

zipファイルがダウンロードされるので解凍すると以下のようなディレクトリの構成になっている。(今回のcudaのバージョンは11.4)

cuda
├── NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt
├── bin
├── include
└── lib
    └── x64

このうち、bin, include, lib を使用する。
cudaのインストール先はデフォルトだとC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4なので、ここに解凍後のbin, include, libをコピー&ペースト(すべて上書き)しましょう。

PATHの追加

Windowsコントロールパネル -> システムとセキュリティ -> システム -> 右側の関連設定 からシステムの詳細設定 -> 環境変数(N)を選択
ユーザー環境変数, システム環境変数どちらでもいいので、Pathの項目を探し、編集(I) -> 新規(N)を選択。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\binを貼り付け(cudaのインストールでフォルダを指定している場合は環境に合わせて設定してください。)

再起動

環境変数を変更したので再起動します。

やっとPython

conda仮想環境の作成と有効化

Anaconda Promptを開いて以下を実行

conda env create --name tf36 python=3.6
conda activate tf36
pip install --upgrade pip

プロンプトの先頭に(tf36)と表示が出ていることを確認。(出ていない場合はAnaconda Promptではないので環境内に入れていないです)

tensorflowのインストール

conda install tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu

condaとpip....??

condaだけだと、GPUを認識してくれないのでpipにも入れます。

GPUが動作しているか確認をしましょう。

python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"

GPUの項目が表示されていたら成功です。
お疲れ様でした。

1
1
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
1
1