TensorFlow の環境構築 | のい太ろぐ

公式サイトの手順通りにやったものです。

公式サイトより詳しくないのでご了承ください。自分の覚書みたいなものです。

環境
準備
1. Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ
2. ロングパスの有効化
TensorFlow のインストール
1. 動作確認
GPU サポート
今回のオチ

環境

Windows 10 Home 21H2 19044.1526
Python 3.9.6
pip 21.1.3
TensorFlow 2.8.0
CUDA 11.2
cuDNN SDK 8.1.0

準備

Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ

このパッケージに含まれる msvcp140_1.dll が必要のためインストールする。

うちのPCは 64ビットOS なので、アーキテクチャX64 の実行ファイルをダウンロードしてインストールした。

Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64) - 14.31.31103 — Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64) – 14.31.31103

ロングパスの有効化

Windows だと 256文字以上のフォルダ名＋ファイル名の場合エラーとなるため、ロングパスを有効にさせます。

スタートメニューに「regedit」と入力し、レジストリエディッターを起動させます。

レジストリエディターで「HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem」に移動します。

「FileSystem」フォルダ内に「LongPathsEnabled」が無い場合は追加します。

右クリックメニューから「新規 -> DWORD (32ビット) 値」を選択し、新しく追加します。

キー: LongPathsEnabled
値: 1

設定後

TensorFlow のインストール

次のコマンドで TensorFlow がインストールできます。

pip install --upgrade tensorflow

動作確認

次のコマンドで TensorFlow のインストールに成功したか確認することができます。

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

GPUを使うためのDLLが無いのでエラーになってますが、動いてはいそうです。

C:\WINDOWS\system32>python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
2022-03-06 16:59:24.092377: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
2022-03-06 16:59:24.092624: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
2022-03-06 16:59:27.917585: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
2022-03-06 16:59:27.918185: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cublas64_11.dll'; dlerror: cublas64_11.dll not found
2022-03-06 16:59:27.919028: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cublasLt64_11.dll'; dlerror: cublasLt64_11.dll not found
2022-03-06 16:59:27.919546: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cufft64_10.dll'; dlerror: cufft64_10.dll not found
2022-03-06 16:59:27.920028: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'curand64_10.dll'; dlerror: curand64_10.dll not found
2022-03-06 16:59:27.920502: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cusolver64_11.dll'; dlerror: cusolver64_11.dll not found
2022-03-06 16:59:27.920977: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cusparse64_11.dll'; dlerror: cusparse64_11.dll not found
2022-03-06 16:59:27.921440: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudnn64_8.dll'; dlerror: cudnn64_8.dll not found
2022-03-06 16:59:27.921521: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1850] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/gpu for how to download and setup the required libraries for your platform.
Skipping registering GPU devices...
2022-03-06 16:59:27.922366: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
tf.Tensor(93.55823, shape=(), dtype=float32)

GPU サポート

CPUだけでも機械学習できますが、GPUを使えるようにします。

GPU サポートの設定方法も公式サイトを参考にしました。

NVIDIA GPU ドライバー v450.80.02 以降

使ってるグラボ用の GPUドライバーをダウンロードしてインストールします。

v450.80.02 以降でないと正常に動作しないらしいです。

今回は「NVIDIAグラフィックスドライバー」にチェックを入れてインストールしました。

CUDA 11.2

TensorFlow 2.8.0 は CUDA 11.2 に対応しています。

CUDA Toolkit Archive よりダウンロードできます。

ダウンロードが出来たので実行したところ、インストールできませんでした。

You already have a newer version of the NVIDIA Frameview SDK installed.

Frameview というアプリが既にインストールされていたので、一度アンインストールして再度実行したところ、無事にインストールすることができました。

カスタムインストールを選択して、CUDA のみをインストールしました。

cuDNN SDK 8.1.0

cuDNN Archive から cuDNN SDK v8.1.0 をダウンロードします。

CUDA 11.2 対応版をダウンロードします。cuDNN v8.1.1 でも問題ありませんでした。

x64 が無かったので「cuDNN Library for Windows (x86)」をダウンロードして、

Cドライブの直下に新規フォルダー「tools」を作って、そこに展開して置いておきます。

環境変数

最後に今インストールしたディレクトリを、環境変数に登録します。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\CUPTI\lib64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include
C:\tools\cuda\bin

動作確認

動作確認をします。

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

正常に GPU が認識されているので、問題なさそうです。

C:\WINDOWS\system32>python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
2022-03-06 19:34:12.714818: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1900] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: NVIDIA GeForce GTX 760, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 3.0) with Cuda compute capability 3.0. The minimum required Cuda capability is 3.5.
2022-03-06 19:34:12.718506: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
tf.Tensor(392.52243, shape=(), dtype=float32)