Einführung

④, ⑤, [⑥](https://qiita.com/ yohiro / items / e9e80183e635e0ac4894), ⑦ Ich habe versucht, sklearn und svm zu beißen, also dachte ich, ich würde diesmal versuchen, TensorFlow und sein Einführungsmemo zu beißen. Glücklicherweise besitze ich einen mit GPU ausgestatteten PC, daher werde ich die GPU-Version von Tensorflow vorstellen.

Referenzmaterialien: [Entwicklung von AI-Anwendungen zur Bildbeurteilung, Teil 1] Einführung in die Entwicklung von AI-Anwendungen zur Bildbeurteilung mit TensorFlow, Python, Flask

Meine Umgebung

Windows 10 --Anaconda3 installiert --GeForce GTX 1060 installiert

Implementierungsanforderungen

https://www.tensorflow.org/install/gpu?hl=ja Vom Beamten sind die Anforderungen für den Tensorfluss wie folgt

Sobald Sie den GPU-Treiber haben, können Sie ihn anscheinend mit einem einzigen Diktierbefehl installieren. Aktualisieren Sie also zuerst den Treiber.

GPU-Treiber-Update

Starten Sie zuerst den Geräte-Manager und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die GPU, die das Ziel von "Display Adapter" ist. → Klicken Sie auf "Treiber aktualisieren".

Wenn Sie auf "Automatisch nach der neuesten Version der Treibersoftware suchen" klicken, wird diese automatisch aktualisiert.

Tensorflow-Install GPU

Führen Sie den folgenden Befehl in der Anaconda-Umgebung aus

conda install tensorflow-gpu

Bestätigung der Installation

Aus der Umgebung von Anaconda

python

Nach dem Tippen

import tensorflow

Eingeben. Dann

2020-04-15 18:35:41.872948: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_101.dll

Wird angezeigt und es scheint, dass die Installation erfolgreich war.

Wo ich feststeckte

Ich habe versucht, CUDA, cuDNN usw. gemäß den Lehrmaterialien einzeln zu installieren, aber als ich versuchte, CUDA zu installieren, konnte ich es aufgrund des gleichen Symptoms "Visual Studio-Integration fehlgeschlagen" wie auf der folgenden Seite nicht installieren.

Wenn die Installation von "Visual Studio Integration" bei der Installation von CUDA auf einem Windows-Terminal fehlschlägt

Schließlich scheint der obige Befehl automatisch zu konfigurieren, was für tensorflow-gpu erforderlich ist, sodass CUDA und cuDNN nicht einzeln installiert wurden.

[PYTHON] Tensorflow-GPU Einführungsnotiz