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GPUありWindowsでTensorFlowを使う

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tensorflowをGeForceを搭載したノートPCにインストールしてみます。
バージョンの依存関係がシビアでした。

PC
- VAIO
- Windows10 Pro 64bit
- NVIDIA GeForce GT 735M

Software
- CUDA Toolkit 8.0
- cnDNN v6.0
- python 3.5
- tensorflow-gpu(1.3.0-cp35m-win_amd64)

nvidia-dockerはまだ使えない

2.0で使えるようになるようです。
https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/429

NVIDIAソフトウェアをインストール

すでにインストールされていれば不要です。
CUDA 9.0では動かないので、CUDA 8.0が必要です。
以下のディレクトリにcudnn64_6.dllがすでにあれば、cnDNNも入っています。
- C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

入っていなければ、以下を見てがんばります。
https://www.tensorflow.org/install/install_windows

pythonとtensorflowをインストール

古いpythonがあれば、アプリと機能で全部アンインストールしておきます。
anacondaを入れます。pythonは3.x系にします。
https://www.anaconda.com/download/

※ anacondaの簡単な使い方 - https://qiita.com/t2y/items/2a3eb58103e85d8064b6#conda-%E3%81%AE%E7%B0%A1%E5%8D%98%E3%81%AA%E4%BD%BF%E3%81%84%E6%96%B9

tensorflowは3.5で動きますので、仮想環境をつくります。

conda create --name=tensorflow python=3.5

仮想環境に入ります。

activate tensorflow

tensorflowをインストールします。

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

テストする

pythonを実行し、Hello Worldで確認します。
importで失敗する場合は、バージョンが合っていない可能性があります。

$ python

以下を入力します。

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))

以下が表示されます。

Hello, TensorFlow!

おしまい。

hiraski
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