Jupyter notebookやJupyterLabでローカルのGPUを利用する方法

投稿者: | 2021年7月30日

AnacondaでGPU付きのTensorflowを利用する

Tensorflow 2.5をGPU付きでインストールしたら、次はそれをAnacondaのJupyter NotebookやJupyterLabで利用する方法が必要だ。

前提条件:以前書いたやり方でTensorflow 2.5が入れてある。Anacondaも入っている。

手順

  1. Anacondaを起動してCMD.exe Prompを起動して専用のコマンドプロンプトを起動する。
    • tensorflow-gpuの仮想環境へのインストール
      conda install -c anaconda tensorflow-gpu
      

      以前書いた確認用のコマンドで見ると最後の行に2.5.0と表示されている。

  2. Jupyter notebook (JupyterLab)のインストールと起動
    • Jupyter notebook (JupyterLab)を仮想環境へインストールして起動するには
      conda install -c conda-forge notebook (jupyterlab)
      
      jupyter notebook (jupyter-lab)
      
  3. notebookで確認(jupyter-labでも同じ)
    • インストールされたTensorflowのバージョンを確認する
      import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )
      

      なぜか2.3.0と返ってくる。

    • GPU付きかどうかの確認
      from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())
      

      これを実行するとGPUやNVIDIAのグラボの名前が出てくるはず。

まとめ

コマンドプロンプトでは2.5.0なのにnotebookでは2.3.0と表示されるなぞは残るもののTensorFlow 2 quickstart for beginnersに記載されているコードは問題なく実行できた。

動作もきびきびとしているので多分GPUは生きているだろう。

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