TensorFlow を Windows10 にインストール

nVidia GPU（GTX950M) 付きのノートPCを買ったので、tensorflow-gpu を入れてみる。

今の CUDA は version 9.0 だが、これを使うには tensorflow をソースからコンパイルしないといけないようだ。Linux とは違って Windows でビルドするのは面倒なのでおとなしく 8.0 を使う。9.0 は Volta への最適化を主眼としたアップデートらしいので、まああんまり関係ないのか。 CUDA 8.0 は現時点で patch があるのでそれもダウンロード・インストールすると cuBLAS が入るようだ。BLAS ってことは多分行列演算ライブラリだと思うが tensorflow はこれを使うようになっているのだろうか？まあいいや、入れておこう。

cuDNN も 6.0 を使えという事なので、古いのをダウンロードする。zip を解凍すると出て来る .dll, .h, .lib を CUDA のそれぞれ適切なディレクトリに手作業でコピーする。

Python は Anaconda3 を使う。現在の tensorflow1.4 は python3.6 で利用できる、とあるのでその環境を作る。

以下、Anaconda prompt にて

(anaconda3) d:\work>conda create -n tensorflow python=3.6
...
(anaconda3) d:\work>activate tensorflow

(tensorflow) d:\work>pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
...
(tensorflow) d:\work>python>>> import tensorflow as tf
>>> quit()

うまくいかないときは、import の時点でエラーになる。

Jupyter を使えるようにする

jupyter の他にも必要なモジュールをついでにインストールしておく。 tensorflow が active な状態で

(tensorflow) d:\work>conda install -c anaconda jupyter matplotlib pandas scipy

あと、jupyter で新規ノート作成のときに今作った tensorflow を選べるようにしておきたいので

(tensorflow) d:\work>jupyter kernelspec list
# ...kernel リストを確認
(tensorflow) d:\work>ipython kernel install --user --name=tensorflow

表示名を変えたかったら、--display-name=表示名とする。 あとは、jupyter notebook のショートカットで作業フォルダとリンク先の引数に、.ipynb を置きたいディレクトリを指定すれば、ノートブック作成の準備は完了。