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【DeepLearning】tensorflow,keras環境の構築

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DeepLearningを始めるための環境構築方法を解説します。
ここでは、kerasとtensorflowが使える環境を整えます。

Anacondaのインストール

pythonのツールセットである「Anaconda」を以下のサイトからインストールします。

Anaconda | Individual Edition
Anaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.

「Anaconda」では、pythonの仮想環境の構築や便利なツールをGUIで簡単に使えるようになります。

CUDAのインストール

「CUDA」は以下のサイトからインストールします。

CUDA Toolkit Archive
Previous releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you ...

最新版をインストールすると「tensorflow」に対応してない場合があります。

対応表はこちら

「CUDA」のバージョンか確認は以下のコマンドです。

nvcc -V

CUDNNのインストール

「CUDNN」は以下のサイトからインストールします。

NVIDIA cuDNN
NVIDIA cuDNN The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. cuDNN provides highly tun...

ダウンロードしたファイルを解凍し、CUDAのインストールフォルダに配置する。

デフォルトのインストール位置は以下となります。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

tensorflow(GPU版)をインストール

機械学習を行うために、deep learningのライブラリである「tensorflow」をインストールします。

pip install tensorflow-gpu

正常に「tensorflow」がインストールされたことを確認します。

python
import tensorflow

エラーがなければ、無事にインストールができています。

続いてGPUが認識されていることを確認します。

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

tensorflowが動かないときは

まず、pythonのバージョンが対応しているか確認します。

対応表はこちら

インストールしているtensorflowのバージョンは以下のコマンドで確認できます。

pip list  | find "tensor"
tensorflowをダウングレードするには、一度アンインストールしてからバージョン指定でインストールしなおします。

pip uninstall tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==「バージョン」

pythonのバージョンを下げるには、バージョン指定をしてインストールします。

conda install python==「バージョン」

kerasをインストール

deep learningを簡単に行うために「keras」をインストールします。

pip keras

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