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CUDA Version: 11.2 + TensorFlow を Anaconda で使ったときの備忘録

所属研究室のワークステーションに CUDA 11.2 が導入されていたが、tensorflow が GPU を活用しつつパッケージを揃えるのに少し苦労した。
調べても pip を使った方法ばかりだったが、pip を使わずに anaconda のみで解決しようとして少し躓いたので、備忘録を残す。
(初心者なので、間違いやもっと良い方法があれば教えてください m(_ _)m)

追記 2021/10/7

容量を気にしなければ、CUDA の別バージョンを入れてしまうのが早い気がしてきた。
考え方は、https://qiita.com/takeajioka/items/8737fab5cffbe0118fea 、詳しいやり方は https://ichiya.netlify.app/posts/2020/02/29/_20200229-2.htm を参照。

やったことまとめ

  • conda create -n tf25
  • conda install tensorflow-gpu==2.5
  • conflict したら、Anaconda cloud で代わりのパッケージを探す
  • conda install -c conda-forge matplotlib

以下、時系列で困ったことを書いていく。

tensorflow で GPU を使ってくれない

まず、tensorflow で CUDA を介して GPU を使うためには、CUDA のバージョンに応じた tensorflow のバージョンにする必要がある。
バージョンの対応は以下。

今回は、CUDA 11.2 だったため、tensorflow-gpu >= 2.5 をインストールする。

conda install で conflict により tensorflow-gpu==2.5 が入らない

自分の環境に conda でパッケージが入らないときは、新たに仮想環境を作って入れたいパッケージを入れる。
とりあえず、tf25 という名前の環境を作って、そこに入れた。

  • conda create -n tf25
  • conda install tensorflow-gpu==2.5

新しく作った環境に matplotlib や pandas が入らない

最初に tensorflow を入れようとして conflict したので、そこに入っていたパッケージのうちどれかは入らない。
自分の場合、matplotlib が入らないという事件が起きた。
matplotlib conflict で検索して、conda-forge からインストールすればいけるという回答を見つけた。

やってみた結果、できた。
- conda install -c conda-forge matplotlib

教訓

  • anaconda のパッケージで conflict が起きても、めげずにパッケージを探す
  • conda-forge すごい
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