TensorFlow 2 をGPUで実行する環境を Windows 上に作る。
確認方法 (base) PS G:\マイドライブ\deeplearning> nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation Built on Sun_Jul_28_19:12:52_Pacific_Daylight_Time_2019 Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243
[注意] ここで一旦、中断。2021/01/28
[注意事項 (2020/July/05)] 2020/July/05 時点で anaconda3 上の python 3.6 + pip 1.9以上 で 'tensorflow' パッケージとしてインストールされるのは tensorflow2 (version 2.2.0) である。 これを動かすには CUDA v10.1 が必要。 cuDNNは最新版のうち CUDA v10.1 に対応したものを入れればよい。
conda update -n base -c defaults conda
(gpu-deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install --upgrade pip
(base) C:\Users\nitta> conda create -n gpu-deep-tf2 python=3.6 jupyter
(base) C:\Users\nitta> conda activate gpu-deep-tf2
(gpu-deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install tensorflow-gpu
(gpu-deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install keras
(gpu-deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install scipy scikit-learn pillow h5py matplotlib pandas
(gpu-deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install nltk
(gpu-deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install gensim
condaとpipを混ぜるとよくない場合があるので、opencv もpipで次のようにしてインストールした。
pip install opencv-python
(gpu-deep-tf2) C:\Users\nitta> conda install opencv (gpu-deep-tf2) C:\Users\nitta> conda deactivate ← 環境の中でcondaコマンドを使った場合は、一旦環境を抜けてactivateし直すべし。 (base) C:\Users\nitta> conda activate gpu-deep-tf2 (gpu-deep-tf2) C:\Users\nitta>
(gpu-deep-tf2) C:\Users\nitta> jupyter notebook