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）

1. （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

ダウンロードページ

• NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのダウンロード用ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

詳細説明

• Windows での NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール: 別ページで説明している．
• プレビュー版 の NVIDIA グラフィックスボード・ドライバについては，別ページで説明している．

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 の両方をインストールする．

ダウンロードページ

• NVIDIA CUDA ツールキットのダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

詳細説明

• Windows での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．

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．

• NVIDIA cuDNN 7.4 のファイルをダウンロード，展開し，パスを通す．
• NVIDIA cuDNN 7.6 のファイルをダウンロード，展開し，パスを通す．7.4 とは違うディレクトリ（フォルダ）に展開すること．

ダウンロードページ

• NVIDIA cuDNN のダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手

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

cudnn64_7.dll に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
   

5. Python のインストール

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

  WinPython を使いたい場合は，そのインストールは，別ページで説明している．

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を管理者として実行．
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-gpu tensorflow_datasets tensorflow-hub keras matplotlib opencv-python
   python -m pip install -q git+https://github.com/tensorflow/docs
   python -m pip install -q git+https://github.com/tensorflow/examples.git
   

3. 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())"
   

詳細説明

• 手順の詳細は：別ページで説明している．

7. 隔離された Python 3.7 仮想環境の新規作成と，TensorFlow 1.15.3, Keras 2.3.1, MatplotLib, Python 用 opencv-python 4.2 のインストール

TensorFlow 1.15.3 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， 隔離された Python 仮想環境の作成，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

   隔離された Python 仮想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==1.15.3 tensorflow_datasets keras matplotlib opencv-python
   

4. 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())"
   

今後，TensorFlow 1.15.3 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 仮想環境を有効にする．

詳細説明

• 手順の詳細は：別ページで説明している．