#目的
Anaconda上でTensorFlow インストール(CPU版、GPU版)、速度比較
環境：
- Windows10 Home 64bit
- Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64 / Python 3.6 version
- CPU : Intel i7-7700HQ
- GPU : GeForce GTX 1060
- TensorFlow 1.11.0
【準備】Anacondaインストール
"anaconda.com" からダウンロード・インストール
★以下にチェックを入れて、コマンドプロンプト操作を可能にしておく
[Advanced Options] -> [Add Anaconda to my PATH environment variable]
【1】TensorFlow(CPU版) 環境構築
1. Anaconda Navigator上で [Environments]→[Create] "tf1110" でCreate
★Python=3.6, R=無効
2. 作成した "tf1110" ▶→[Open Terminal]
3. TensorFlow(CPU版)インストール
pip install tensorflow
4. インストール確認
python
import tensorflow
→コマンドプロンプトが戻ってきたらOK
**【MEMO】Tensorflowインストール(CPU AVX非対応)**
4年前購入PC(Intel Core i3 CPU M370)ではエラーが発生した。 ”Failed to load the native TensorFlow runtime.” 最新のTensorflowはCPUにAVX拡張が必要らしい。 古いバージョンで成功した。 `pip uninstall tensorflow` `pip install tensorflow==1.5.0`【2】TensorFlow(GPU版) 環境構築
https://www.tensorflow.org/install/gpu より現時点では以下が対応しているので、対応バージョンをインストールする。
NVIDIAR GPU drivers CUDA 9.0
cuDNN SDK (>= 7.2)
1. CUDA をインストール
CUDA ダウンロードサイトからダウンロード＆インストールする
今回はCUDA 9.0 をインストール
★CUDA Visual Studio Integration : チェックを入れる
★patchもインストールする
2. cuDNN SDK をインストール
cuDNNダウンロードサイトからダウンロードする
①CUDAバージョン/環境にあったcuDNNをダウンロードする
今回：Download cuDNN v7.3.1 (Sept 28, 2018), for CUDA 9.0
②圧縮ファイルを展開する
bin/include/libフォルダとファイルが展開される
③CUDAをインストールしたフォルダに同じbin/include/libがあるのでコピーする
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
3. Tensorflow GPU版をインストール
インストールコマンド以外はCPU版と同じ
① Anaconda Navigator上で[Environments]→[Create] "tf1110gpu" でCreate
★Python=3.6, R=無効
② 作成した "tf1110gpu" ▶→[Open Terminal]
③ TensorFlow(GPU版)インストール
pip install tensorflow-gpu
④ インストール確認
python
import tensorflow
→コマンドプロンプトが戻ってきたらOK
【3】CPU/GPU版の速度比較
参考文献[1]の画像分類器の実行速度を比較した。(同じPC上の同じプログラム)
| 実行環境 | 時間 |
|---|---|
| CPU | 7分 程度 |
| GPU | 30秒 程度 |
【参考文献】
【1】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門 (井上 博樹) , Udemy