Tensorflow2.0のGPU版をWindows10で使用するまで

Tensorflow2.0のGPU環境を作る手順

tensorflow2.0でGPU環境を作る際に手間取ったので、ログを残しておく目的で記載。

この記事を読んでわかること

windows10環境でGPUを使ったtensorflow2.0.0が動かせるようになる

環境

• OS：windows10
• GPU:Geforce970
• python:3.6
• tensorflow:2.0
• CUDA:1.0.0
• cuDNN:7.4.1 for CUDA10.0

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バージョン確認

tensorflowのページに記載されているバージョンでインストールする
バージョンの対応は厳密に決まっていて、10.0が10.1になっただけでも動かないため注意

tensorflow1.Xの時はバージョン対応表があったのだが、2020年1月時点でtensorflow2.Xは記載されていない。

上のページから、インストールするバージョンは以下となる。

• CUDA 10.0
• cuDNN 7.4.1 for CUDA10.0
• tensorflow-gpu==2.0.0alpha

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インストール

1. Microsoft Visual C++ 2017
   MicrosoftのサイトからVisual Studio 2017 communityをダウンロードしてインストールします

2. CUDA 10.0
   CUDA10.1はtensorflow2.0に公式対応していないため、CUDA10.0を選択して公式サイトからダウンロードする。

インストールを実行する。

システムの環境変数のPATHに以下の3つのパスを追加する。

• C:\Proguramu Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
• C:\Proguramu Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
• C:\Proguramu Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64

1. cuDNN 7.4.1 for CUDA10.0
   公式サイトから、cuDNN 7.4.1 for CUDA10.0をダウンロードしインストールする。

ダウンロードには無料の会員登録が必要

「Download cuDNN v7.6.5 (November 5th, 2019), for CUDA 10.0」を選ぶこと
それ以外では動かないので注意。

ダウンロードした「cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38.zip」を解凍し、中身を「C:\Proguramu Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0」にコピーすればOK。

1. tensorflow2.0
   pip install tensorflow-gpu==2.0.0でインストールする。
   pythonの3.6か3.5が入っていない場合、
   事前にanacondaを利用して環境を作っておく

インストール確認

正常にインストールされたことの確認を行います。

1. CUDAバージョン確認

nvcc -vコマンドでバージョンを確認する。
release 10.0となっていることを確認すればOK

>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:04_Central_Daylight_Time_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130

1. cuDNNバージョン確認

where cudnn64_7.dllでエラーメッセージが出なければOK

>where cudnn64_7.dll
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin\cudnn64_7.dll

1. tensorflow2.0インストール確認

2. tensorflowでGPUが使えていることの確認
   以下のコードを実行する。

#TensorFlowがGPUを認識しているか確認
import tensorflow
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

出力結果にGPUが出ていればOK
今回の結果だとdevice_type: "GPU"とあるのでGPUが認識できている。

[name: "/device:CPU:0"
 device_type: "CPU"
 memory_limit: 268435456
 locality {
 }
 incarnation: 14349658765200920174, name: "/device:GPU:0"
 device_type: "GPU"
 memory_limit: 3143997849
 locality {
   bus_id: 1
   links {
   }
 }
 incarnation: 12577774133916212125
 physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 970, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 5.2"]

快適なtensorflow2.0.0ライフを！