【メモ】Windows環境でGPU版TensorFlowを利用するための環境構築

WindowsでtensorflowのGPU版を利用するための環境構築のメモを以下のとおり残しておく。
Windows環境におけるTensorFlowのGPU版はCUDA, cuDNNのバージョン依存があるので注意が必要。


環境について

  • Windows10 Pro 64bit
  • Python 3.6.5
  • tensorflow-gpu 1.7.0
  • keras 2.1.5

Visual C++ Build Tools 2015をインストール

先にインストールしておかないとCUDAのインストール時にビルドしてくれないとか。
そのため、Visual C++ 14.0を含んでいるVisual C++ Build Tools 2015を以下URLからダウンロードしてインストールする。
landinghub.visualstudio.com
qiita.com



【追記】

  • Visual C++ の関係でcuda9.0のインストールがうまくいかなかった。そのため、Visual Studio Community 2015 with Update 3をダウンロードする方法に変更。

www.visualstudio.com

  • visual C++2015が”コントロール パネル\プログラム\プログラムと機能”に存在していればそれでいいのかな?

インストールするCUDAとcuDNNのバージョンについて

windows環境におけるTensorFlowのGPU版はCUDA, cuDNNのバージョン依存あり。
Installing TensorFlow on Windows  |  TensorFlow

  • CUDA® Toolkit 9.0.
  • cuDNN v7.0.

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CUDAのインストールについて

こちらの資料が分かりやすかった。
https://www.kunihikokaneko.com/dblab/toolchain/cuda8.pdf

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  • ベースを先にインストールする。
  • インストール後はシステム環境変数が自動的に作成されているかやnvccがインストールされているかを確認。

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  • Patch 1 (Released Jan 25, 2018)とPatch 2 (Released Mar 5, 2018)をインストールする。

cuDNN v7.0.

  • 次のサイトで登録が必要。

NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer

  • 登録後ログインしてcuDNN Archiveから必要なバージョン(cuDNN v7.0.1, cuda9.0)をダウンロード(zip)

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  • zipをダウンロードして展開したら、事前に作成しておいたLibrary(C:\Program Files\Library)にcudaを置く
  • 環境変数pathにC:\Program Files\Library\cuda\binを新規追加
  • この部分は以下のサイトを参考にした。

h-sao.com