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Windows で TensorFlow 1.5 のインストール

Windows での CPU 版, GPU版 の TensorFlow のインストール手順を図解で説明します. GPU を持っている場合には GPU版のインストールを検討ください.

Python を使うのが前提です. Python 3 の開発環境である Anacondaをおすすめ.

先人に感謝.

インストール手順は、次のWebページを参考にしました.

http://www.python36.com/install-tensorflow-gpu-windows/

http://www.python36.com/install-tensorflow-using-official-pip-pacakage/

このWebページに記載しているプログラムは https://github.com/tensorflow/tensorflow#download-and-setup をもとに作成

参考 Web ページ: https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu

参考 Web ページ: https://github.com/tensorflow/tensorflow#download-and-setup

キーワード: TensorFlow, TensorFlow GPU, Python, Windows インストール


前もって準備しておくこと

前準備として,Anaconda のインストールが終わっていること. 手順を下に説明しています.

Anaconda のインストール

Python 3 の開発環境である Anacondaをおすすめ.Window でのインストール手順は次の通りです(Linuxでも同様の手順です).

  1. https://www.continuum.io/downloads#windowsを開く

  2. Download」をクリックする.

  3. ダウンロードが始まるので確認する.

  4. ダウンロードした .exe ファイルを実行して,Anacondaをインストール.

    Python処理系にはいくつかの種類がある. この Web ページでは Anaconda をおすすめしている. 以下,Windows に Anacondaをインストールしたものとして説明を続ける.

  5. コマンドプロンプトを管理者として実行

  6. まずは,最新の conda-build パッケージが欲しい.コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行

    conda install -y conda-build
    

    ※ 「Proceed ([y]/n)?」と表示されたら, y + Enter で続行する.「反応が遅いなあ」と思ったら、Enter キーを押してみる.

  7. conda が更新されたので,コマンドプロンプトをいったん閉じる
  8. 再び,コマンドプロンプトを管理者として実行
  9. Anaconda プロンプトで,次のコマンドを実行

    conda update -y pip
    conda update -y setuptools
    conda update -y conda
    conda update -y conda-build
    

    ※ 「Proceed ([y]/n)?」と表示されたら, y + Enter で続行する.「反応が遅いなあ」と思ったら、Enter キーを押してみる.


パッケージの更新, TensorFlow のインストール

  1. コマンドプロンプトを管理者として実行

  2. Anaconda プロンプトで,次のコマンドを実行
    pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow 
    

  3. インストール後,確認のため,バージョンを見ておく
    conda list tensorflow 
    

  4. TensorFlow がインストールできたかを確認したい.

    Python 処理系」で次を実行.(Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.)

    1. 次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「b'Hello, TensorFlow!'」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(hello)
      print(result)
      sess.close()
      

    2. 今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「42」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      a = tf.constant(10)
      b = tf.constant(32)
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(a + b)
      print(result)
      sess.close()
      

    3. 今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「[[ 12.]]」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
      matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
      product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(product)
      print(result)
      sess.close()
      

      ※ 上記のプログラムは,https://github.com/tensorflow/tensorflow#download-and-setup をもとに作成

    コマンドプロンプトで、 IPython を使って、上と同じプログラムを実行したときの 実行結果は次の通り. 同じような結果が得られる.


TenforFlow GPU 版のインストール手順

TensorFlow GPU サポートの詳細は, https://www.tensorflow.org/install/install_windows

Tensorflow 1.5 GPU版(pypi のもの)をインストールする前に,次のソフトウエアを準備する

※ CUDA ツールキット, cuDNN, GPU カードの詳細は

http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/

  1. スタートコマンドプロンプトを管理者として実行

  2. Anaconda プロンプトで,次のコマンドを実行
    pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 
    

  3. インストール後,確認のため,バージョンを見ておく
    conda list tensorflow 
    

  4. tensorflow-gpu パッケージがインストールできたかを確認したい.

    Python 処理系」で次を実行.(Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.)

    1. 次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「b'Hello, TensorFlow!'」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(hello)
      print(result)
      sess.close()
      

      次のようなメッセージが出る場合がある. tensorflow-gpu に合致する NVIDIA CUDA ツールキットがインストールされていない。 NVIDIA CUDA ツールキットのインストールを行う. バージョンは,メッセージを読んで判断する(下図の場合は,バージョンは 9.0

    2. 今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「42」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      a = tf.constant(10)
      b = tf.constant(32)
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(a + b)
      print(result)
      sess.close()
      

    3. 今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

      結果として 「[[ 12.]]」のように表示されるので確認する.

      import tensorflow as tf
      matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
      matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
      product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
      sess = tf.Session()
      result = sess.run(product)
      print(result)
      sess.close()
      

    ※ 上記のプログラムは,https://github.com/tensorflow/tensorflow#download-and-setup をもとに作成