Windowsネイティブの 最新（最終）版TensorFlow GPU環境をお手軽に構築 (TensorFlow 2.10)

1. 概要

以前、Windows 10、Anaconda環境でGPU対応のTensorFlow 2.1.0を構築したときは、conda install tensorflow-gpuで簡単に成功したが、今回（2022年12月）、現在のTensorFlowを同様に、condaでインストールしたところ、tensorflowが正常に起動しなかった。
依存関係等を色々調べて試行錯誤したが上手くいかず、立ち戻って、www.tensorflow.orgに行くと、（今は）簡単なStep-by-stepのインストール方法が記載してあり、これが一番、手っ取り早った。

Install TensorFlow with pip (https://www.tensorflow.org/install/pip)

2. 環境

• GPU: GeForce RTX 2060
• GPUドライバー 462.75から527.56にアップデート
• Windows 11 Pro 22H2
• CPU: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz

3. 実際にやった手順

上記URLのWindows Nativeの手順を参考に以下を実施

1. システム要件、ソフトウェア要件の確認

   • 上記URLに記載のシステム要件、ソフトウェア要件を確認。

2. Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017, 2019, and 2022のインストール

   • ダウンロード先はURLのStep-by-step手順に記載されているので、ダウンロードして、exeを実行。

3. NVIDIVA　GPU driverのバージョンアップ（私のPCでは古いドライバだったため）

   • GEFORCE EXPERIENCEをバージョンアップしてから、GPU driverを更新。（GEFORCE EXPERIENCE 3.18.0.102では、エラーが出て、最新のドライバー527.56をインストールできなかった）
   • GEFORCE EXPERIENCEのバージョンアッは、旧版をアンインストールしなくても、最新版をダウンロードして、exeを実行することでできた。

4. Anacondaで新しいTensorFlowをインストールする環境を作成し、その環境に移動

   conda create --name tf210 python=3.9
   conda activate tf210
   

5. CUDA, cuDNNのインストール

   conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
   

6. TensorFlowのインストール

   • 先のURLのStep-by-step手順に書いてある通り、TensorFlowの正式リリースはPyPIのみなので、condaではなくて、pipでインストールすること。（pipは最新化する）
   • WindowsネイティブのTensorFlowのGPU対応は2.10までなので版数に注意。

   pip install --upgrade pip
   pip install "tensorflow<2.11"
   
   

7. インストールの確認

   • 先のURLに記載されている以下を実行しエラーが発生しないことと、以前作成したDLのモデルを実行してタスクマネージャでGPUが使われていることを確認。

   python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
   
   python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"