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WindowsでPythonを使ったTensorFlow GPUのインストール方法 📂プログラミング

WindowsでPythonを使ったTensorFlow GPUのインストール方法

ガイド

TensorFlow GPUのインストールは、通常のプログラムのようにインストーラー一つで簡単にできるわけではない。色々な問題があった場合、PCを一度初期化してから始める方が楽だし、初めてやるなら10回くらいは初期化する覚悟が必要だ。


ステップ1. NVIDIA GPUドライバーのインストール

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NVIDIAコントロールパネルでグラフィックス仕様を確認し、適切なドライバーを選ぶ。言語設定は韓国語でも問題ないが、こういったインストール作業では可能な限り英語を選ぶ方がいい。

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インストーラーを実行する。分からなければ、とりあえずデフォルト設定で進む。

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ステップ2. pipを通じたtensorflowパッケージのインストール

pip3 install tensorflow-GPU

powershellコンソールから上記のコマンドを入力してtensorflowをインストールする。

インストールが完了したら、Pythonを実行し、次のコマンドを試してみる。

import tensorflow as tf

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エラーではないが、以下のような警告が表示される場合がある。TensorFlow自体には問題ないが、GPUを使用する側に何か問題があるのだ。とりあえず進もう。

2021-04-27 13:47:26.034931: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
2021-04-27 13:47:26.035108: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
INFO:tensorflow:Enabling eager execution
INFO:tensorflow:Enabling v2 tensorshape
INFO:tensorflow:Enabling resource variables
INFO:tensorflow:Enabling tensor equality
INFO:tensorflow:Enabling control flow v2

ステップ3. CUDA Toolkitのインストール

powershellに戻り、nvidia-smiを入力してみる。右上に表示されるように、どのCUDA versionを使用すべきかが出力される。

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https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

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上記のページから、自分のOSに合ったCUDA Toolkitをインストールする。この場合は2021年4月にリリースされた11.3バージョンをダウンロードした。

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ステップ4. cuDNNのインストール

https://developer.nvidia.com/cudnn

ダウンロードしたcuDNN SDKの圧縮ファイルを解凍し、**手動で直接フォルダに貼り付けなければならない。**ちなみに、この段階ではNVIDIAアカウントが必要だ。

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ダウンロードしたcudnn-11.3-windows-x64-v8.2.0.53.zipを解凍すると、次のようにcudaフォルダができる。

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C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

上記のパスでは、インストールしたCUDAがバージョンごとに分けられている。このポストの場合は、ずっとCUDAのバージョンが11.3だったので、11.3フォルダに入ってみよう。

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cuDNN SDKを解凍した際に見られたcudaの下のbinincludelibがみえる。これらのフォルダを上書きするようにコピー→貼り付けをしよう。

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ステップ5. 確認

import tensorflow as tf

再度Pythonを実行し、上のコマンドでPythonを呼び出してみる。ステップ2と異なり、以下のようにスムーズに実行されることを確認できる。

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2021-04-27 14:18:51.570857: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
INFO:tensorflow:Enabling eager execution
INFO:tensorflow:Enabling v2 tensorshape
INFO:tensorflow:Enabling resource variables
INFO:tensorflow:Enabling tensor equality
INFO:tensorflow:Enabling control flow v2

環境

  • OS: Windows
  • Python: 3.9.4
  • tensorflow-gpu: 2.5.0rc1
  • CUDA Toolkit: 11.3