投稿者: gusachan

突然ですがAnaconda にディープラーニングのライブラリーTensorFlow 環境を構築したいと思い、Google先生に訊いたところ

初心者がGPU搭載Windows10にPython + Anaconda + TensorFlow + Kerasの環境を構築してみた[2018/4/28]

上記Tips が見つかったので試したことをメモします。

エディション Windows10 Pro
バージョン　1903
マザーボード Asrock Z370 Pro4
CPU　　　　Intel Core i7 8700K
メモリ　　　16.0GB
GPU　　　　Nvidia Quadro P2000

まずは下記手順にてAnaconda Promptを管理者として実行してAnacondaをアップデート。（参考：Windows環境でのAnacondaのアップデート）

Anaconda本体をアップデートする
> conda update -n base conda

Anacondaすべてのパッケージをアップデートする
> conda update --all

AnacondaのPythonをアップデートする
> conda update python

Pythonのバージョン確認
> python --version
Python 3.7.6

Microsoft Visual Studio 2019 Community 無料ダウンロード
https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/

からC++ のパッケージをインストール

続いてNvidia CUDA toolkit10.1 をダウンロード、インストール
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

バージョンは最新の10.2 だとdllエラーがでたので、ひとつ下のグレードでよかったみたいです。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download から cuDNN v7.6.5 [November 5th, 2019] for CUDA 10.1をダウンロード、解凍して

bin,include, lib 各フォルダを C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 に上書きコピー。

Anaconda Navigator の[Environments]から仮想環境を[Create]、tensorflow と入力して [Create]

[Not Installed] からanaconda 関連のパッケージを検索して、[Apply] すると仮想環境にanaconda のインストールが完了します。

Anaconda Prompt (tensorflow) をスタートメニューから管理者として起動してtensorflow-gpu, keras をインストール。

追記）Anaconda Navigator のEnvironments からGUIでtensorflow関連のパッケージをインストールもできますけどバージョン違いでエラーがでるのですべて信頼はできません。

> pip install tensorflow-gpu
> pip install -U tensorflow keras

最初、pip install keras したのですが、AtrributeError が出たので一旦、pip uninstall keras して再度、pip install -U オプションすると上手く行きました。（まぐれ当たりでしょうか？）スタートメニューからJupyter Notebook (tensorflow)を起動してバージョン確認。

pip list | find "tensor"

tensorboard                        2.1.0              
tensorflow                         2.1.0              
tensorflow-estimator               2.1.0              
tensorflow-gpu                     2.1.0              
tensorflow-gpu-estimator           2.1.0

import keras
print(keras.__version__)

Using TensorFlow backend.
2.3.1

めでたくUsing TensorFlow backend. が表示されました。

TensorFlow 2.x のバージョンからTensorFlow 1.x のコードを実行したいときは

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

とするとハッピーになれるようでした。（下記サンプルコード転記）

import tensorflow.compat.v1 as tf
import numpy as np

tf.disable_v2_behavior()
# Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3

# Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b
# (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but TensorFlow will
# figure that out for us.)
W = tf.Variable(tf.random.uniform([1], -1.0, 1.0))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = W * x_data + b

# Minimize the mean squared errors.
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

# Before starting, initialize the variables.  We will 'run' this first.
init = tf.global_variables_initializer()

# Launch the graph.
sess = tf.Session()
sess.run(init)

# Fit the line.
for step in range(201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
        print(step, sess.run(W), sess.run(b))

# Learns best fit is W: [0.1], b: [0.3]