Windows10でGPUを使うTensorFlow環境構築

#WindowsでGPUを使うTensorFlow環境構築
Anacondaとspyderを使ってTensorFlowをPythonで動かす環境を構築しました
基本的には以下を参考にしています
知的好奇心 Windows 10でtensorflow-gpuを使う方法

PC環境

• Windows10(64bit)
• GeForce GTX1070

使うもの

• Anaconda(Python3.6)
• CUDA Toolkit 10.0
• cuDNN v7.6.0
• Tensorflow-gpu 1.13.1
• VisualStudio2019※

※参考にしたページで使用しているのでインストールしましたが、開発には使っていません

##環境設定時の注意事項
各パッケージのバージョンによって、GPUを認識しない場合があります。
この表から必ずインストールするバージョンを確認してください

##Anacondaのインストール

1. Anacondaダウンロードページ
   からPython3.7Windowsインストーラをダウンロードする
2. インストーラを起動し,規約の同意とインストール先を指定し,インストール

参考: Pythonjapan Windows 版のインストール

##Cuda Toolkitのインストール
このページを参考にしています
事前にMicrosoftVisualStudioをインストールする必要があります。

1. CUDAのインストールページからToolkitをダウンロード
   • CUDA Toolkit 10.0 をクリックし, [Windows]-[x86-64]-[10]を選択
     (最後のversionはWindowsのバージョンです)
     ※ "自分の導入するバージョンをこちらで必ず確認してください"
2. ダウンロードしたインストーラからインストール
   • 規約に同意し,インストール先を選択
   • カスタムオプションを選択
   • インストーラに従ってインストール(基本"次へ"で問題ないと思います)
3. 環境変数の確認
   • コントロールパネル → システムとセキュリティ→ システム → システムの詳細設定 から環境変数を選択
   • システム環境変数に以下があることを確認する
     CUDA_PATH : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
   • またユーザ環境変数のPathの値に以下があることも確認する
     C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
     C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\lib64
4. コマンドプロンプトで　where nvcc　が通るか確認
   正しくインストールできていればcudaのexeファイルのパスが表示される
   ##cuDNNのインストール
5. ファイルのダウンロード
   • ダウンロードページへ移動する
   • Nvidia Developerへの会員登録を要求されるので,登録
   • 再度ダウンロードページにアクセスし,自分の導入するバージョンをダウンロードする
6. ダウンロードファイルの適応
   • Zipファイルがダウンロードされるので,展開ソフトで展開する
   • CUDAをインストールしたフォルダ(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0)に同じフォルダがあるのでダウンロードしたフォルダをCUDAにコピーする
   • システム環境変数に以下を追加する
     CUDNN_PATH : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

##tensorflow-gpuをインストール
このページを参考にしています
cpuを使うtensorflowとtensorflow-gpuが競合したり,バージョンによる互換があるので、仮想環境を構築することをお勧めします

1. Anacondaの仮想環境を作成する

• anacondaPromptを開いて,コマンドで仮想環境を構築

> conda create -n [環境名] python=3.6 anaconda
> activate [環境名]

1. 作成した仮想環境にtensorflow-gpuをインストール
   以下のコマンドを実行する
   • [version]は自分の導入するバージョンを記入する

> pip install tensorflow-gpu==[version]

3 . テスト
以下のコマンドを実行し,spyderを起動する

> spyder

Spyder上で以下を実行する

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

出力の下部分に device_type: "GPU" が表示されていたら成功

##参考
知的好奇心 Windows 10でtensorflow-gpuを使う方法 : https://intellectual-curiosity.tokyo/2019/06/17/windows-10%E3%81%A7tensorflow-gpu%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%86%E6%96%B9%E6%B3%95/

Pythonjapan Windows 版のインストール : https://www.python.jp/install/anaconda/windows/install.html
NVIDIA CUDA ツールキット 10.1 のインストール（Windows 上）: https://www.kkaneko.jp/tools/win/cuda.html
GPU版TensorFlow環境構築(Windows 10) : http://tecsingularity.com/cuda/tensorflowenv/