tensorflow の異なる
私が選択した方法は、conda で新しい環境を作成し、その環境に必要な tensorflow と cudatoolkit をインストールすることです。
ここでは anaconda がインストールされているものとします。
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必要な tensorflow バージョンに対応する Python および cuda のバージョンを決定します。
ここでインストールしたいのは tensorflow2.6 ですが、以下の手順は tensorflow2.6、python3.9、cuda11.2 をベースにしています。
tensorflow、python、cuda 間の対応関係は、公式 Web サイトで照会できます: https://www.tensorflow.org/install/source?hl=zh-cn -
新しい conda 環境を作成する
conda create -n tf26 python=3.9
インストールが完了したら、新しく作成した環境に入ります
conda activate tf26
- 環境に tensorflow をインストールする
pip install tensorflow-gpu==2.6
- tensorflow に対応するバージョンの cuda を環境にインストールします
conda install cudatoolkit=11.2 cudnn -c conda-forge
- tensorflow が GPU を正常に使用できるかどうかを確認する
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')
以下の図に示すように、tensorflow は GPU を正常に使用できます。
