Help us understand the problem. What is going on with this article?

Windows環境でTensorFlow-GPUをpipインストールするまで

More than 1 year has passed since last update.

・<2017/05/28 追記>Anacondaのcreatecondaで仮想環境を作ったほうが良いらしいです。
なのでこのやり方は間違っているようです。

私自身 TensorFlow のGPU対応版のダウンロードができずかなり苦戦しましたが解決したので同様の悩みの人のためにここに書いておきます。

環境

・Windows 10 (64bit)
・NVIDIA - GTX960M
・Python3
・Anaconda3

Windows環境でNVIDIAのグラフィックボードを積んでるPCを対象に進めます。

CUDA と cuDNN のインストール

これに関してはこの記事がわかりやすいのでここを見てください。
WindowsでGPU使ってTensorFlowを動かすメモ

Anacondaを使ったPythonのインストール

ここからがメインです。

最初にAnacondaをインストールします。(既にインストールしてる人は飛ばして貰って構いません。)
Anaconda
ここの Python3.6 Verision をインストールしてください。
インストーラーに関しては指示に従ってインストールするだけで大丈夫です。

Python のバージョン変更

ここでは Python3.6 を TensorFlow が対応している Python3.5.2 にダウングレードさせます。

Anaconda Prompt を起動し、conda install python=3.5.2 と入力し実行します。
 以上です。

これでPythonのバージョンが 3.6 から 3.5.2 にダウングレードできるはずです。

Anaconda Prompt の場所はデフォルトであれば
(C:\Users\ユーザー名\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Anaconda3 (64-bit))
にあるはずです。

GPU対応のTensorFlowのインストール

pipでインストールするだけです。

pip install tensorflow-gpu

これでGPU対応版 TensorFlow のインストールができたはずです。

わからないことなどありましたら質問にてどうぞ。

解決に導いてくれて記事やサイト

ここまで見てくださりありがとうございました。

Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away