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Windows11+GeForce RTXにAnaconda3とTensorFlowをインストール

Last updated at Posted at 2022-12-04

Anaconda3のインストール

まず、Anacondaをインストールする。ダウンロードサイトはこちら。下図に赤枠で示した「Download」をクリックすれば、インストーラーをダウンロードすることができる。

スクリーンショット 2022-12-04 101647.png

インストーラーを起動すると下記の画面が表示されるので、赤枠で示した「Next >」をクリックする。

スクリーンショット 2022-12-04 102016.png

すると下記の画面が表示されるので、ライセンスアグリーメントを熟読したうえで、赤枠で示した「I Agree」をクリックする。

スクリーンショット 2022-12-04 102317.png

すると下記の画面が表示されるので、赤枠で示した「Next >」をクリックする。

スクリーンショット 2022-12-04 102552.png

すると下記の画面が表示されるので、赤枠で示した「Next >」をクリックする。

スクリーンショット 2022-12-04 102736.png

すると下記の画面が表示されるので、黄枠で示したチェックボックスにチェックを入れて、 文字が赤くなるので少しびっくりした後に、 赤枠で示した「Install」をクリックする。

スクリーンショット 2022-12-04 103307.png

すると下記の画面が表示されるので、 緑のバーが最後なかなか伸びきらないなぁ、などと途方に暮れつつ、 「Setup was completed successfully」と表示されたら、赤枠で示した「Next >」をクリックする。

スクリーンショット 2022-12-04 103734.png

すると下記の画面が表示されるので、赤枠で示した「Next >」をクリックする。

スクリーンショット 2022-12-04 104008.png

すると下記の画面が表示されるので、黄枠で示したチェックボックスを外して、赤枠で示した「Finish」をクリックする。これでAnacondaのインストールは完了。

スクリーンショット 2022-12-04 104234.png

TensorFlowのインストール

下記のコマンドを実行して、NVIDIA GPUドライバーがインストールされていることを確認する。

> nvidia-smi

Powershellを起動して、下記のコマンドを実行して、Powershellを再起動することで、Powershellとconda環境を接続する。

> conda init powershell

下記のコマンドを実行して、tf-gpuという名前の仮想環境を構築する。

> conda create --name tf-gpu python=3.9

下記のコマンドを実行して、tf-gpuという名前の仮想環境をアクティベートする。

> conda activate tf-gpu

下記のコマンドを実行して、CUDAとcuDNNをインストールする。

> conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

下記のコマンドを実行して、pipをアップデートする。

> pip install -upgrade pip

下記のコマンドを実行して、tensorflowをインストールする。

> pip install "tensorflow<2.11"

下記のコマンドを実行して、GPUのリストが表示されれば、TensorFlowが無事にインストールされている。

> python
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
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