Windowsセットアップ
Windowsの場合、プロセスはもう少し複雑なので、ここではすべての手順を説明します。
TensorFlowのインストール
最初のステップは、TensorFlowをインストールすることです。
以前、TensorFlowのインストールはpip install tensorflowコマンドを実行するのと同じくらい簡単であると説明しましたが、TensorFlowシステム要件を満たしていることを確認する必要
適切なバージョンのMicrosoft Visual c++再頒布可能ファイルがインストールされている場合は、これらの要件のいずれか。
それがなければ、TensorFlowをインポートしようとすると以下のエラーが発生するので、tensorflowと同様にこれがインストールされていることを確認してください。
C:\Development\Python\Python37\lib\imp.py, line 342, in load_dynamicreturn _load(spec)ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.
Nvidiaドライバのインストール
ここで、Nvidiaドライバをインストールする必要があります。 Nvidiaのwebサイトに移動してダウンロードを開始します。
適切なドライバをダウンロードできるようにするには、GPUの仕様を知る必要があります。 これらの仕様がわからない場合は、デバイスマネージャのディスプレイアダプタに移動して、必要な情報を取得できます。
ダウンロードしたら、インストールウィザードを実行してドライバをインストールします。
Cuda Toolkitをインストール
ここで、CUDA Toolkitをインストールする必要があります。 Nvidiaのwebサイトに移動して、ダウンロードしたいバージョンを選択します。
TensorFlowが現在サポートしているCUDA Toolkitのバージョンを必ず確認してください。 その情報はTensorFlowのサイトで見つけることができます。
ダウンロードが完了したら、インストールを開始します。
注意、マシンにMicrosoft Visual Studioがインストールされていない場合は、インストール中に次のメッセージが表示されることがあります:
No supported version of Visual Studio was found.Some components of CUDA Toolkit will not work properly.Please install Visual Studio first to get the full functionality
CUDA Toolkitのシステム要件によると、Visual Studioが要件です。
このメッセージが表示された場合は、インストールの次のステップに進まないでください。 代わりに、Visual StudioのCommunity editionをダウンロードしてインストールするには、Microsoftのwebサイトに移動します。
基本パッケージのみが必要であることに注意してください。 インストール中に追加のワークロードを選択する必要はありません。
インストールが完了したら、CUDA Toolkitのインストールでバックアップを取ると、visual Studioがないことに関するメッセージが表示されなくなります。
Cudnnをインストール
ここで、cuDNN SDKをインストールする必要があります。 Nvidiaのwebサイトに再度移動します。 ダウンロードへのアクセスを得るためには、まず無料のアカウントを作成し、迅速な電子メールの検証を通過する必要があります。
次に、最後の手順でダウンロードしたTENSORFLOWでサポートされているバージョンのCUDA Toolkitに対応するcuDNNのバージョンをダウンロードすることを選択します。
