Cuda+Deeplearningのための環境構築２(2020.1.26)まとめ

NVIDIAのドライバーを最新にしたら機械学習関係が動かなくなったのでR2年版として手順を最新化する。

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NVIDIAのドライバヴァージョンに応じてCUDA,cuDNN,tensorflow-gpuの型番がきまる

///動いている組み合わせ

tensorflow-gpu = 1.13.1

keras = 2.1.5

Driver 441.87

CUDA 10.0

cuDNN 7.4.1

//手順

1.グラフィックドライバーをインストール

　441.87-desktop-win10-64bit-international-dch-whql

　一回再起動する

2.tensorflow,kerasをインストール

　pip install tensorflow-gpu==1.13.1

pip install keras==2.1.5

3.CUDA10.0をインストール

cuda_10.0.130_411.31_win10.exe

4.cuDNN7.4.1を解凍してファイルを移動

cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.1.5

解凍して出てきたbin,include,libのファイルをCUDAをインストールしているbin,include,libに移動する。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

5.上記にpathの設定を行う。

【確認】

anaconda プロンプトで

　nvcc でno input files...が表示

pythonモードで

import tensorflow

  print(tensorflow.test.is_built_with_cuda())

で

true

がかえってくる　→　tensorflow-gpuがGPUと正常連携