トップページ -> インストール,設定,利用 -> Ubuntu ソフトウエア -> TensorFlow 2.3 のインストール
[サイトマップへ], [サイト内検索へ]

TensorFlow 2.3 のインストール

【このページの目次】

  1. 前準備
  2. TensorFlow 2.3 のインストール手順(Ubuntu 上)
  3. TensorFlow 2 のプログラム例

サイト内の関連ページ:

サイト内の関連ページ

参考Webページ

https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package

先人に感謝.


前準備

OS のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは, 端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

pip と setuptools の更新,Python 開発環境(JupyterLab, spyder)のインストール(Ubuntu 上)

次のコマンドを実行.

sudo apt -yV install python3-dev python3-pip python3-setuptools
sudo apt -yV install jupyter-qtconsole jupyter-notebook python3-jupyter-client python3-jupyter-console python3-spyder spyder3

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

GPU とは,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

ダウンロードページ

詳しくは,次のように別ページで説明している.インストール手順が分からなくなったり,不具合があったときは,次に書いている別ページの説明を確認すること.

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA CUDA ツールキット 10.1 のインストール

CUDA とは,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

ダウンロードページ

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1指定されている. TensorFlow 1.15の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0指定されている. 指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA cuDNN 7.6 のインストール

ダウンロードページ

次のページには,TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 7.6.そして,TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での,cuDNN のバージョンは7.4 が指定されている.

URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明


TensorFlow 2.3 のインストール手順(Ubuntu 上)

  1. 端末を開く
  2. 使用する Python のバージョンの確認
    python3 --version
    
  3. パッケージのアンインストール操作

    ※ トラブルの可能性を減らすために,次の操作でアンインストールを行っておく.

    sudo python3 -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow_datasets tensorflow-hub keras
    

    [image]
  4. pip を用いてインストール

    https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package の記載に従う.

    端末で,次のコマンドを実行.

    GPU 版 Tensorflow をインストールする場合

    ※ 「pip3 install」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド

    sudo python3 -m pip install --upgrade pip
    sudo python3 -m pip install tensorflow-gpu tensorflow_datasets
    

    [image]

    CPU 版の Tensorflow をインストールする場合

    ※ 「pip3 install」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド

    sudo python3 -m pip install --upgrade pip
    sudo python3 -m pip install tensorflow tensorflow_datasets
    
  5. その結果,エラーメッセージが出ていないことを確認.

  6. TensorFlow のバージョン確認

    端末で,次のコマンドを実行.

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.下の図とは違うバージョンが表示されることがある.下の図とは違うバージョンが表示されることがある

    python3 -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
    

  7. (GPU を使うとき) GPU が認識できてるかの確認

    TensorFlow が GPU を認識できているかの確認は,端末で,次を実行して行う.

    python3 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
    

    「device_type: "GPU"」があれば,GPUが認識できている.

    ここで,GPU があるのに,TensorFlow から認識されていないかもしれない. TensorFlow GPU 版が指定するバージョンの NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN がインストールされていないことが原因かも知れない.


TensorFlow のプログラム例

https://github.com/tensorflow/tensorflow に記載のサンプルプログラムを実行してみる

Python プログラムを動かす.

※ Python プログラムを動かすために, Windows では,「python」コマンドを使う. Ubuntu では「python3」コマンドを使う.

開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt ConsolespyderPyCharmPyScripter など)も便利である.


本サイトは金子邦彦研究室のWebページです.サイトマップは,サイトマップのページをご覧下さい. 本サイト内の検索は,サイト内検索のページをご利用下さい.

問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]