Windows10でtensorflow-gpu 2.0を使うためのメモ

2019年11月13日

tensroflow2.0がリリースされてるようなのでいれてみた。

せっかくGPUがあるのでGPU版にしたい。で、セットアップにつまづいたのでメモ。

Pythonのバージョンは3.7。本当は最新の3.8で試してみたかったのだけど、3.8はmatplotlibのインストールでエラーに出くわして心が折れた。

ちなみにanacondaなし。あくまで2019年11月時点の話ということで。

いつものpip

pip install tensorflow-gpu

バージョンは指定しなくても今なら自動的に2.0が入る。

しかしこれだけでは使えない。

ここからダウンロードしていれるだけ、なんだけど、バージョンに注意が必要。最新版いれたら動かない。というか、動かなかった。

tensorflow-gpu2.0に対応してるのはCUDA10.0。必ず10.0を入れる。

ダウンロードおして

ここでそのままダウンロードしたくなる気持ちを抑えてLegacy Releasesにすすむ。

CUDA Toolkit10.0を選んで、OS選択してダウンロードすればOK。

インストーラがダウンロードされるので、あとは特になにも考えずインストールして大丈夫。

なおCUDAのインストールにはVisualStudioが必要。

なけりゃ勝手に入れてくれるみたいだけどバージョンとか気になるならにインストールしておく。

ここからDownload cuDNNを選んでログインしてダウンロードする。

アカウントもってなければ登録が必要。ちょっとめんどい。

ダウンロード自体は簡単。「～～for CUDA10.0」ってののWindows版を選べばいい。

たぶんそのときの最新でいいと思うけど、参考までにダウンロードしたのはv7.6.5。

ダウンロードしたら解凍して、中身をCUDAインストールフォルダに移動するだけ。

たぶんなにも考えずに入れてればここ。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\

binの中身はbinの中に、libの中身はlibの中に、という感じ。これなら特に環境変数の設定もいらない。

一応、CUDA10.1で動かす裏技的なやつがあるらしい。

https://dev.infohub.cc/tensorflow2-alpha-gpu/

けど、うまくいかなかった。

素直にCUDA10.0を入れてあげた方が早い。別に10.1が入ってても気にせずに10.0をインストールして問題ない。

v10.1とは別フォルダでv10.0がインストールされるだけなので、環境変数CUDA_PATHの最後だけv10.1→ｖ10.0に書き換えれば10.0で動く。