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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.

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