TensorFlow+keras(GPU版) 環境構築

概要

　ニューラルネットワーク実装用にTensorFlow+kerasの環境構築の備忘録を記す。Chainerも整えてみたけど、情報量的と開発環境の構築のしやすさからこちらを選択した。

　ここで、kerasとあるが、現在TesorFlowにはデフォルトでkerasが入っているので、最新版のkerasを使用したい場合以外は特に気にする必要はない。

導入ソフトウェア

　ここでは、GPU版を利用することを前提とし、以下のソフトウェアを導入する。cudnnはCUDAのバージョンに合わせて導入すること。

• Anaconda
• CUDA（v10.1）
• cudnn

CUDA・cuDNNのインストール

　CUDAのバージョンは使用するtensorflowのバージョンに合わせて導入する。CUDAはインストーラに従いインストールし、「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin」をPATHに登録する。

Anaconda・tensorflow-gpuのインストール

　Anacondaも基本的にはインストーラに従いインストールすればいい。その後、enviromentにてtensorflow-gpuをapplyする。今回対象とするtensorflowには、デフォルトでkerasが入っているため、最新のkerasが必要でない場合はこれで十分である。

動作確認

anacondaの環境にて（anaconda plomptやspyderなど）にて、以下のコードを実行する。

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