10 WindowsのインストールのTensorflow 2 GPU公式バージョンとアップデートログ
火曜日2019年にリリース2.0.0、10月1日Tensorflow
リンク： https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0
このジャーナルは、正確な技術文書のtf2.0.0 /更新の下で10を獲得し、再インストールの正式版です。
手順は以下の通り：
ステップ1：\プログラムファイル（x86の）\のMicrosoft Visual Studioの\共有\ Python37_64：フォルダCをインストールするTFに入ります
CD C：\プログラムファイル（x86の）\のMicrosoft Visual Studioの\共有\ Python37_64
ステップ2：PIPによってTF 2 GPUのダウンロードリンクを見つけます
--ignore-インストール--upgrade tensorflow-GPUの== 2.0.0をインストールPIP3
--ignore-インストール--upgrade tensorflow-GPUをPIP3インストール
注：もし低いネットワーク転送速度場合は、この時間をインストールしないでください、あなたは自分のネットワークを切断し、ソースリンクをコピーすることができます
ステップ3：
などのツールによって、ダウンロードWHLソースファイルとダウンロードを見つけるための分析迅雷
ダウンロード速度は約1メガバイト/秒、時間5分未満でした
名前tensorflow_gpu-2.0.0を確認
結果：
TF以前のバージョンを既存のステップ4アンインストール、次のようにCMD：
PIP3のアンインストールtensorflow
ステップ 5 ローカルWHLインストール
PIP3は、インストール"D：\ tensorflowソフトウェア\ tensorflow_gpu-2.0.0 -cp37-cp37m-win_amd64.whl "
フィードバック：
C：\プログラムファイルのMicrosoftのVisual Studio \共有\ Python37_64 \（x86の）> PIP3をインストール "D：\ tensorflowソフトウェア\ tensorflow_gpu-2.0.0-CP37-cp37m-win_amd64.whl"
処理D：\ tensorflowソフトウェアの\ tensorflow_gpu-2.0.0-CP37-cp37m-win_amd64.whl
要件すでに満足：ABSL-PY Cで> = 0.7.0：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86の）共有\ python37_64 \ libに\（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages（0.7.1 ）
すでに満足要件：keras-アプリケーション> = Cで1.0.8：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86のは）共有\ python37_64 \ libに\（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages（1.0.8 ）
要件すでに満足：アスターCで> = 0.6.0：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86の）共有\ python37_64 \ libに\（0.8.0）を（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages
すでに満足要件：keras-前処理Cで> = 1.0.5：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86の）共有\ python37_64 \ libに\（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages（1.1.0 ）
> = 2.3.2（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）OPT-einsumの収集
ダウンロードhttps://files.pythonhosted.org/packages/b8/83/755bd5324777875e9dff19c2e59daec837d0378c09196634524a3d7269ac/opt_einsum-3.1.0.tar.gz（69KB）
|████████████████████████████████| 71KB 79KB / sの
要件すでに満足：グーグル・パスタCで> = 0.1.6：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86の）共有\ python37_64 \ libに\（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages（0.1.7 ）
（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）<2.1.0、> = 2.0.0 tensorboardを収集
https://files.pythonhosted.org/packages/9b/a6/e8ffa4e2ddb216449d34cfcb825ebb38206bee5c4553d69e7bc8bc2c5d64/tensorboard-2.0.0-py3-none-any.whlのダウンロード（3.8メガバイト）
|████████████████████████████████| 3.8メガバイト26KB / sの
すでに満足要件：Cでwrapt> = 1.11.1：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86の）共有\ python37_64 \ libに\（1.11.2）を（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages
すでに満足要件：GASTの== 0.2.2 Cで：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86の）共有\ python37_64 \ libに\（0.2.2）を（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages
（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）<2.1.0、> = 2.0.0 tensorflow-推定を収集します
ダウンロードhttps://files.pythonhosted.org/packages/95/00/5e6cdf86190a70d7382d320b2b04e4ff0f8191a37d90a422a2f8ff0705bb/tensorflow_estimator-2.0.0-py2.py3-none-any.whl（449kB）
|████████████████████████████████| 450kB 19KB / sの
要件すでに満足：ホイールCで> = 0.26：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86の）\ python37_64 \ libに\（0.33.4）を（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages共有しました
要件すでに満足：numpyの<2.0、> Cで= 1.16.0：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86のは）共有\ python37_64 \ libに\（1.17（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages。 0）
要件すでに満足：termcolor Cで> = 1.1.0：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86の）共有\ python37_64 \ libに\（1.1.0）（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages
要件すでに満足：CでいるProtobuf> = 3.6.1：\プログラムファイル（x86の）は、MicrosoftのVisual Studio \ \は（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）\ python37_64 \ libに\のsite-packagesを共有（3.9.1）
すでに満足要件：Cでgrpcio> = 1.8.6：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86の）\ python37_64 \ libに\（1.22.0）を（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages共有しました
要件は、すでに満足：Cで6> = 1.10.0：\プログラムファイル（x86の）は、MicrosoftのVisual Studio \ \は\ python37_64 \ libに\（1.12.0）を（tensorflow-GPUの== 2.0.0から）のsite-packages共有しました
すでに満足要件：Cでh5py：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86の）共有\ python37_64 \ libに\のsite-packages（keras-アプリケーションから> = 1.0.8-> tensorflow-GPU == 2.0.0）（ 2.9.0）
要件すでに満足：WERKZEUG Cで> = 0.11.15：\プログラムファイル（x86の）\マイクロソフトのVisual Studio \共有\ python37_64 \ libに\のsite-packages（tensorboard <2.1.0から、> = 2.0.0-> tensorflow- GPUの== 2.0.0）（0.15.5）
要件すでに満足：値下げCで> = 2.6.8：マイクロソフトのVisual Studio \ \ \プログラムファイル（x86の）共有\ python37_64 \ libに\のsite-packages（tensorboard <2.1.0から、> = 2.0.0-> tensorflow- GPUの== 2.0.0）（3.1.1）
すでに満足要件：setuptoolsの> = Cでの41.0.0：\プログラムファイル（x86の）\マイクロソフトのVisual Studio \共有\ python37_64 \ libに\のsite-packages（tensorboard <2.1.0から、> = 2.0.0-> tensorflow- GPUの== 2.0.0）（41.0.1）
収集したパッケージのビルホイール：OPT-einsum
オプトeinsumのためのビルディングホイール（setup.py）...行われ
オプトeinsum用に作成されたホイール：ファイル名= opt_einsum-3.1.0-CP37-なし-any.whlサイズ= 61701 SHA256 = a20fc7079d3e192beb7519739e120b43b0fabb3b2bdb243a867197ca75a6b31c
C：ディレクトリに格納されている\ユーザーは\ DFKJ3 \のAppData \ローカル\ピップ\キャッシュ\ホイール\ 2C \ B1 \ 94 \ 43d03e130b929aae7ba3f8d15cbd7bc0d1cb5bb38a5c721833
正常にビルドオプトeinsum
オプトeinsum、tensorboard、tensorflow-推定、tensorflow-GPU：収集したパッケージをインストールします
見つかった既存のインストール：tensorboard 1.14.0
tensorboard-1.14.0のアンインストール：
正常にアンインストールtensorboard-1.14.0
見つかった既存のインストール：tensorflow-GPUの2.0.0b1
tensorflow-GPU-2.0.0b1をアンインストール：
正常にアンインストールtensorflow-GPU-2.0.0b1
正常にインストールオプトeinsum-3.1.0 tensorboard-2.0.0-tensorflow推定-2.0.0 tensorflow-GPU-2.0.0
pythonを使用して、手順6テスト
C：\プログラムファイル（x86の）\のMicrosoft Visual Studioの\共有\ Python37_64> パイソン
パイソン3.7.2（タグ/ v3.7.2：9a3ffc0492、2018年12月23日、午前23時09分28秒）のWin32の[MSC v.1916 64ビット（AMD64）]
詳細については、タイプ「ヘルプ」、「著作権」、「クレジット」または「ライセンス」。
>>> TFとしてインポートtensorflow
tensorflow / stream_executor /プラットフォーム/デフォルト/ dso_loader.cc：44]は正常に動的ライブラリcudart64_100.dllを開設
>>> tensorflow .__ version__
'2.0.0'
>>> tf.test.is_gpu_available（）
2019年10月1日12：25：37.684543：142]あなたのCPUは、このTensorFlowバイナリを使用するようにコンパイルされなかったことの指示をサポートしています：私は/コア/プラットフォーム/ cpu_feature_guard.ccをtensorflow AVX2
2019年10月1日12：25：37.691337：正常に動的ライブラリnvcuda.dllを開く44]：私は/ stream_executor /プラットフォーム/デフォルト/ dso_loader.ccをtensorflow
2019年10月1日12：25：38.107940：私はtensorflow /コア/ common_runtime / GPU / gpu_device.cc：1618】特性を有するデバイス0実測値：
名前：のGeForce 940MX主要：5マイナー：0 memoryClockRate（ギガヘルツ）：1.2415
pciBusID：0000：01：00.0
2019年10月1日12：25：38.112862は：私は/ stream_executor /プラットフォーム/デフォルト/ dlopen_checker_stub.cc tensorflow：25] GPUライブラリを静的にリンクされているが、dlopenのチェックをスキップ。
2019年10月1日12：25：38.118783：私はtensorflow /コア/ common_runtime / GPU / gpu_device.cc：1746]追加可視GPUデバイス：0
2019年10月1日12：25：40.394489：強1つのエッジマトリックスと1159]デバイスの相互接続StreamExecutor：のI /コア/ common_runtime / GPU / gpu_device.ccをtensorflow。
2019年10月1日12：25：40.398096：私はtensorflow /コア/ common_runtime / GPU / gpu_device.cc：1165] 0
2019年10月1日12：25：40.399335：私はtensorflow /コア/ common_runtime / GPU / gpu_device.cc：1178] 0：N
2019年10月1日12：25：40.401059：私はtensorflow /コア/ common_runtime / GPU / gpu_device.cc：1304】作成TensorFlowデバイス（/デバイス：GPU：0 1384を有するMBのメモリ） - >物理GPU（デバイス：0、名前：のGeForce 940MX、PCIバス番号：0000：01：00.0、計算能力：5.0）
真