1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

GPU-enabled TensorFlow 2.6 via PIP in conda env without system-wide CUDA/cuDNN installation on Windows PC

Last updated at Posted at 2021-10-28

手順

  1. Miniconda 最新版をダウンロード・インストール
  2. 適当に conda create -n hogehoge
  3. conda activate hogehoge
  4. conda install cudnn cudatoolkit <--- CUDA関係は conda に任せる.
  5. pip install tensorflow <--- __PIP でインストール__する.conda は使わない

解説

conda install cudnn cudatoolkit <--- CUDA関係は conda に任せる.

CUDAやcuDNNやらをバージョン不整合に注意しながら,個別にダウンロードして管理者権限でシステム全体にインストールして……とがんばるやり方がよく見かけるやり方です.
が,実は__CUDA等はcondaに任せてシステムインストールしない__という選択肢があります.
これが個人的にお手軽でした.システム環境全体を汚さずにも済む.

conda install ipython

ここは python をインストールために適当なパッケージ指定している.
利用予定のバージョンの tensorflow に適合する Python が入れば numpy 以外なら何でもよい(Numpyを先にインストールして後からtensorflowを入れると不整合が生じた経験があるので,TensorFlowのインストール時に任せる).

pip install tensorflow <--- __PIP でインストール__する.conda は使わない

ここがポイントです.
残念ながら,conda install tensorflow で GPU 計算可能な tensorflow のインストールは 2021年11月現在はうまくいきませんでした.
しかし,PIP では GPU が有効な版をすんなりインストールすることができます.

1
0
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
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?