mémo d'introduction tensorflow-gpu

introduction

, , [⑥](https://qiita.com/ yohiro / items / e9e80183e635e0ac4894), J'ai essayé de mordre sklearn et svm, alors j'ai pensé que j'essaierais de mordre TensorFlow cette fois, et sa note d'introduction. Heureusement, je possède un ordinateur équipé de GPU, je vais donc vous présenter la version GPU de tensorflow.

Documents de référence: [Développement d'applications IA de jugement d'image, partie 1] Introduction au développement d'applications IA de jugement d'image réalisé avec TensorFlow, Python, Flask

Mon environnement

Exigences de mise en œuvre

https://www.tensorflow.org/install/gpu?hl=ja De l'officiel, les exigences pour tensorflow sont les suivantes cap3.png

Il semble qu'une fois que vous avez le pilote GPU, vous pouvez l'installer avec une seule commande de dictée. Alors, mettez d'abord à jour le pilote.

Mise à jour du pilote GPU

Tout d'abord, démarrez le Gestionnaire de périphériques, faites un clic droit sur le GPU qui est la cible de "Carte graphique" → cliquez sur "Mettre à jour le pilote" cap3.png

Si vous appuyez sur "Rechercher automatiquement la dernière version du pilote logiciel", il sera mis à jour automatiquement.

tensorflow-install gpu

Exécutez la commande suivante à partir de l'environnement Anaconda

conda install tensorflow-gpu

Confirmation de l'installation

De l'environnement d'Anaconda

python

Après avoir tapé

import tensorflow

Entrer. Puis

2020-04-15 18:35:41.872948: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_101.dll

S'affiche et il semble que l'installation a réussi.

Où je suis resté coincé

J'essayais d'installer CUDA, cuDNN, etc. individuellement selon le matériel didactique, mais lorsque j'ai essayé d'installer CUDA, je n'ai pas pu l'installer à cause du même symptôme «Échec de l'intégration de Visual Studio» que sur la page suivante.

Si l'installation de «Visual Studio Integration» échoue lors de l'installation de CUDA sur un terminal Windows

Après tout, il semble que la commande ci-dessus configurera automatiquement ce qui est requis pour tensorflow-gpu, donc CUDA et cuDNN n'ont pas été installés individuellement.

Recommended Posts

mémo d'introduction tensorflow-gpu
Mémo d'introduction H2O.ai
note d'introduction à la poésie (ubuntu18.04)
introduction
Mémo Raspberry-pi
Mémo Pandas
Mémo HackerRank
Mémo d'introduction d'Alembic (DB Schema Management Tool)
kivy introduction
Mémo Python
mémo python
mémo graphène
Mémo du flacon
mémo pyenv
Mémo Matplotlib
mémo pytest
mémo sed
Mémo Python
Installer Memo
Mémo BeautifulSoup4
mémo networkx
mémo python
mémo Tomcat
mémo de commande
Mémo du générateur.
mémo psycopg2
Mémo Python
Mémo SSH
Mémo: rtl8812
mémo pandas
Mémo Shell
Mémo Python
Mémo Pycharm
Mémo d'étude Python & Machine Learning ②: Introduction de la bibliothèque
[Windows] Mémo pour l'utilisation de Keras sur GPU [Tensorflow-GPU]