TensorFlow-GPU環境を整えたい
検索で来られた方へ：こちら↓が最新のまとめです。
本記事はあまりご参考になりません。
◆目的
TensorFlowをお勉強します。
最近また流行っていますね。既存の技術的な課題はAIがぜーーーんぶ解決してくれると
信じてやまないうきうきな世間に反し、お通夜モードで頑張ろうと思います。
取り敢えず、この本を購入しました。
現場で使える! TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法 (AI & TECHNOLOGY)
- 作者: 太田満久,須藤広大,黒澤匠雅,小田大輔
- 出版社/メーカー: 翔泳社
- 発売日: 2018/04/19
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
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会社でちょっと触った感じ、AI習熟のポイントは情報の鮮度だと思いました。
というわけで評判も悪くない最近の書籍・・・ということで選んだのですが
情報が足りないみたいなので記録します。
◆試行錯誤ログ
※CUDAはインストール済みとして書いています。色々↓ありました。
CUDA10.0はNGです。9.0を入れましょう。
anacondaダウンロードして、仮想環境構築して、（書籍P46）
pipでTensorFlowをインストール…
書籍手順ではちょっとどちらもうまくいきませんでした。
解決手段は以下です。
TensorFlow公式サイト参照。
https://www.tensorflow.org/install/pip#package-location
丸で囲ったURLのリンク先に、各環境毎用のpipインストール用URLが載っています。
でも対応Pythonのバージョンが3.5か3.6しかありません。※今の最新はPython3.7です
というわけで…
Anacondaでは3.7で触ってたので、仮想環境をPython3.6で作り直し。
で、私はGPU版をインストールしたいので「packageURL」の部分を読み替えて
「pip install --ignore-installed --upgsrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl」を実行。
確認。
tensorflow-gpuをインストールできました！
今回で思い知りましたが、
今後のバージョン管理を考えたらAnacondaの導入は必須ですね。
続く
