トップページインストール,運用Windows の種々のソフトウエアのインストールTensorFlow 2.2 と TensorFlow 1.15 の共存,Keras, MatplotLib, Python 用 opencv-python 4.2 のインストール(Windows 上)

TensorFlow 2.2 と TensorFlow 1.15 の共存,Keras, MatplotLib, Python 用 opencv-python 4.2 のインストール(Windows 上)

TensorFlow 2.2 と TensorFlow 1.15 を共存させたいとき, venv を使い,Python の隔離された環境を作る方法が簡単である. 手順をこのページで説明する

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

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. 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

1. (NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスドライバのインストール

ダウンロードページ

詳細説明

2. (NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA CUDA ツールキット 10.1 と 10.0 のインストール

インストールの要点

NVIDIA CUDA ツールキット 10.0 と, NVIDIA CUDA ツールキット 10.1両方をインストールする.

ダウンロードページ

詳細説明

3. (NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA cuDNN 7 のインストール

インストールの要点

NVIDIA 7.4 と, NVIDIA CUDA ツールキット 10.1 の両方をインストールする.

ダウンロードページ

4. (NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA cuDNN 7 のファイルの確認

cudnn64_7.dllパスが通っていることを確認する

  1. Windowsのコマンドプロンプトを開く.
  2. 次のコマンドを実行. NVIDIA cuDNN 7.4,NVIDIA cuDNN 7.6の両方にファイルが表示されることを確認.
    where cudnn64_7.dll
    

    [image]

5. Python のインストール

6. TensorFlow 2.2, Keras, MatplotLib, Python 用 opencv-python 4.2 のインストール

手順

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行する.
  2. 次のコマンドで,旧版のパッケージの削除,pip の更新,TensorFlow 2.2, Keras, MatplotLib, Python 用 opencv-python 4.2 のインストールを行う

    python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow_datasets tensorflow-hub keras
    python -m pip install -U tensorflow tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub numpy pillow pydot matplotlib seaborn scikit-learn scikit-learn-intelex keras keras-tuner keras-visualizer opencv-python opencv-contrib-python
    python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs
    python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git
    
  3. (GPU を使うとき) TensorFlow からGPU が認識できているかの確認

    次のコマンドで「device_type: "GPU"」が表示されたときは,GPUが認識できている.

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

    [image]

詳細説明

7. 隔離された Python 3.7 仮想環境の新規作成と,TensorFlow 1.15.5, Keras 2.3.1, MatplotLib, Python 用 opencv-python 4.2 のインストール

TensorFlow 1.15.5 は Python 3.8 に対応していない(2020/06 時点)ので,Python 3.7 を使う.

手順

  1. Python 3.7 のインストール

    Windows での Python 3.7 のインストールは,別ページで説明している.

  2. コマンドプロンプトを実行.
  3. 次のコマンドで, Python の隔離された環境の作成,その有効化, pip の更新,TensorFlow 2.2, Keras, MatplotLib, Python 用 opencv-python 4.2 のインストールを行う

    Python の隔離された環境のためのディレクトリを C:\venv\tf115py37に作成している.

    py -3.7 -m venv C:\venv\tf115py37
    C:\venv\tf115py37\Scripts\activate.bat
    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m pip install -U tensorflow-gpu==1.15.5 tensorflow_datasets keras==2.3.1/strong> matplotlib opencv-python
    python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs
    python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git
    
  4. (GPU を使うとき) TensorFlow からGPU が認識できているかの確認

    次のコマンドで「device_type: "GPU"」が表示されたときは,GPUが認識できている.

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

    [image]

今後,TensorFlow 1.15.5 を使いたいときは コマンドプロンプトで, 「C:\venv\tf115py37\Scripts\activate.bat」を実行して, いま,作成した Python の隔離された環境を有効にする.

詳細説明