Tensorflow 2.5をWindows 10上にGPU付きでインストールする

投稿者: | 2021年6月7日
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Tensorflow 2.5 + GPU & Dccker

Tensorflow 2.5をGPU付きでWindows 10上にインストールする手順（2021年6月時点）

  1. グラボのドライバーは最新のものを入れる。

  2. Pythonはバージョン3.8

  3. CUDA ToolkitはCUDA Toolkit 11.2 Update 1（デフォルトでは出てこないので、右上の検索窓に11.2と入れて見つける。）インストーラを起動すれば後はPATH設定を含めてほぼ自動的にやってくれる。

  4. cuDNNは11.x用をダウンロードする

  5. cuDNNのドキュメントにある通りダウンロードしたファイルをコピーする。(installpathはダウンロードしたパス、Cドライブ以下はPATH環境変数にインストーラが設定してくれているものの枝)

    • Copy \cuda\bin\cudnn*.dll to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\bin.
    • Copy \cuda\include\cudnn*.h to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\include.
    • Copy \cuda\lib\x64\cudnn*.lib to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\lib\x64.
  6. Tensorflow 2.5のインストールhttps://www.tensorflow.org/install/gpuに記載されている。

  7. Tensorflow 2.5のインストール確認コマンド。

    py -3.8 -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"

    成功していれば2.5.0と返ってくる。こちらのコマンドも下のコマンドもWindows 10から直接開いたコマンドプロンプトで実施すること。Anacondaから開いたものではpyをコマンドと認識しない。

  8. GPU付きかどうかの確認コマンド

    py -3.8 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"

    成功していればdevicetype “GPU”やNVIDIA～の表示が最後の方に表示されている。

  9. Dockerについて

    一番簡単だと言われているが、Linux限定のようでWindows 10上のLinuxサブシステム用は開発中のようである。

  10. AnacondaではTensorflow2.3まで？

    安定して長時間動けばいいと思っていたので今のところCUDA Toolkit（とcuDNN）は今回のバージョンで満足している。NVIDIAのページの情報ではcuDNNがバージョンアップする度にどんどん性能向上しているのは気にはなる。

    ただAnaconda環境では今のところTensorflow 2.3までしか成功していない。その場合にはCUDA Toolkitは11.1になってしまう。PyTorchでも現在（2021/08/03）11.1止まりなのでPyTorch+GPU環境も同時に設定したければTensorflowは2.3というのも手である。2つとも入れて環境変数CUDA_PATHで切り替えても良いが、うちはML用PCが2台あるのでそれぞれに別の環境を設定した。

    PyTorch+GPU環境については項を改めて記載する。

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