TensorFlowのGPU supportを使用するためには、GPUとGPUを使用するためのソフトが必要です。
そこで今回はTensorFlow with GPU supportを使用するために必要なCUDA・cuDNNのインストール方法を調べました。
Contents
TensorFlowの動作要件
TensorFlow の公式ページを見ると、TensorFlow with GPU supportを利用するためには、
次の二つが必要となります。
- CUDA Toolkit 9.0
- cuDNN 7.0 for CUDA9.0
そこで今回はこの二つのソフトウェアをインストールします。
CUDA
CUDAはNVIDIAが開発している、GPUによる並列計算処理のための開発環境です。
これを利用することによってGPUを利用したプログラミングを行うことができます。
cuDNN
cuDNN はCUDA Deep Neural Network library の略で、ニューラルネットワーク計算用のライブラリーです。
これを利用することで、ニューラルネットワークの計算を高速に行うことができます。
インストール
CUDAのインストール
CUDAをインストールするためにはまず、CUDAのインストーラをダウンロードします。
今回はCUDA version 9.0 をインストールします。
次の公式ページからダウンロードを行います。
ダウンロードには使用OS、ヴァージョン、インストーラタイプ（必要ファイルを一括ダウンロードするかどうか）を選択します。
先のWebページからは最新版をダウンロードできますが、古いヴァージョンが必要なさいは「Legacy Releases」から必要なヴァージョンをダウンロードします。
初めに「Base Installer」をダウンロードして、実行します。インストーラ以外にパッチがある場合はそれらもダウンロードしておきます。
インストール場所や使用許諾契約書への同意・インストールオプションの選択がありますが、インストール作業は特に迷うことはありません。
パッチがある場合にはインストール作業が終了したあと、同様にパッチを実行します。
cuDNNのインストール
cuDNNはcuDNNの公式ページからダウンロードすることができます。
cuDNNのダウンロードには途中でユーザ登録をする必要がありますが、
特に難しい質問はなく、名前や利用目的等を入力していきます。
cuDNNはライブラリ形式で配布されていますので、ダウンロードしたファイルをPATHが通っている場所にコピーします。
TensorFlowのインストールと動作確認
上記二つのソフトウェアをインストールし終わった後に、TensorFlowをインストールします。
TensorFlow with GPU supportのインストールは先日調べた記事を参照してください。
TensorFlow with GPU supportが正常に動いているかは、TensorFlow公式ページにのっている
テストプログラムを動かし確認します。実行しエラーが出なければ正常にインストールできています。
まとめ
- TensorFlow でGPUを利用するためには、「CUDA Toolkit」と「cuDNN」をインストールする。
- 上記の二つをインストールした後で、TensorFlow with GPU support をインストールする。
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