Windows版 Tensorflow 2.4.0
Tenroflow 2.4.0のpipパッケージが2020/12/15にリリースされている。
何気にアップデートしようかと思って先人のインストール記録をググってみていたら、
- CUDA 11
- cuDNN 8.0.2
でビルドされているとのこと。あぶねえ。
Windows 10上のTensorflow(Keras)でGPUを有効にする
Windows 10でディープラーニングの勉強をする際にKerasとTensorflowを少し使っているのですが、自分ちのPCが一応ゲーミングPCなので、GPUを有効にしてみた。
環境
インストールしたバージョン
- Visual Studio Community 2019
- C++によるデスクトップ開発
- Visual Studio Build Tools 2019
- C++ Build Tools
- CUDA 10.1 update2
- cuDNN 7.6
- Tensorflow 2.3.1 (pip)
- Keras 2.4.3 (pip)
- Visual Studio Community 2019
ほとんど、
を参考にさせてもらったのですが、一部違いとしては、Visual Studio Community 2019のC++によるデスクトップ開発をインストールしないと、CUDAをインストールするときに、CUDA Visual Studio Integration非サポートの警告が表示されました。あと、Tensorflowのインストールは、
のとおり、
pip install tensorflow
だけで、特にtensorflow-gpuを着けなくても、GPUは有効化されました。
from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices()
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 5082371811293174043,
name: "/device:XLA_CPU:0"
device_type: "XLA_CPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 1801013567918152845
physical_device_desc: "device: XLA_CPU device",
name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 5060693856
locality {
bus_id: 1
links {
}
}
incarnation: 3644703809891559097
physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1060 6GB, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1",
name: "/device:XLA_GPU:0"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 2100757963281322856
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"]
kerasでMNISTの分類の学習時間の計測をしてみたところ、モデルによるとは思いますが*1、
と速くなりました。
*1:とある学習サイトのコピペモデルなので、版権の関係上ここには載せません
XGBoost
Windows 10にanacondaでXGBoostをインストールしようとしたら、エラーが出た。
(base) C:\Users\hoge>conda install -c anaconda py-xgboost Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: - Found conflicts! Looking for incompatible packages. This can take several minutes. Press CTRL-C to abort. Examining py-xgboost: 40%|████████████████████████▊ | 2/5 [00:00<00:00, 8.30it/s]/failed UnsatisfiableError: The following specifications were found to be incompatible with the existing python installation in your environment: Specifications: - py-xgboost -> python[version='>=2.7,<2.8.0a0|>=3.6,<3.7.0a0|>=3.7,<3.8.0a0|>=3.5,<3.6.0a0'] Your python: python=3.8 If python is on the left-most side of the chain, that's the version you've asked for. When python appears to the right, that indicates that the thing on the left is somehow not available for the python version you are constrained to. Note that conda will not change your python version to a different minor version unless you explicitly specify that.
python 3.8は未対応とのこと。 仕方がないので、pipでインストールした。
(base) C:\Users\hoge>pip install xgboost
Collecting xgboost
Downloading xgboost-1.3.0.post0-py3-none-win_amd64.whl (95.2 MB)
|████████████████████████████████| 95.2 MB 63 kB/s
Requirement already satisfied: scipy in d:\users\tkonishi\miniconda3\lib\site-packages (from xgboost) (1.5.2)
Requirement already satisfied: numpy in d:\users\tkonishi\miniconda3\lib\site-packages (from xgboost) (1.18.5)
Requirement already satisfied: numpy in d:\users\tkonishi\miniconda3\lib\site-packages (from xgboost) (1.18.5)
Installing collected packages: xgboost
Successfully installed xgboost-1.3.0.post0
ImportError: DLL load failed while importing _pywrap_tensorflow_internal: 指定されたモジュールが見つかりません。
Windows 10にtensorflow 2.3.1をインストールした。
(base) C:\> pip install tensorflow
tensorflowをインポートしたところで、Import Error発生。
import tensorflow as tf
(略)
C:\Users\hoge\miniconda3\lib\imp.py in load_dynamic(name, path, file)
341 name=name, loader=loader, origin=path)
--> 342 return _load(spec)
343
ImportError: DLL load failed while importing _pywrap_tensorflow_internal: 指定されたモジュールが見つかりません。
During handling of the above exception, another exception occurred:
(略)
対処の正解は、こちらのとおり「visual studio 2015, 2017, 2019ランタイムのインストール」でした。 maxigundan.com
import tensorflow as tf
2.3.1
graphviz: FileNotFoundError: [WinError 2] 指定されたファイルが見つかりません。
Windows 10にgraphvizをインストールしてPythonから使おうとすると
(略) FileNotFoundError: [WinError 2] 指定されたファイルが見つかりません。 (略) ExecutableNotFound: failed to execute ['dot', '-Tsvg'], make sure the Graphviz executables are on your systems' PATH <graphviz.files.Source at 0x1956e9d07c0>
が出た。
(base) C:\>dot -V dot - graphviz version 2.38.0 (20140413.2041)
とコマンドラインからdotへのPATHはとおっているので、
のとおりなのだけど、環境変数に追加するパスがbinまでではなく、graphvizまでとおす必要があった
(base) C:>echo %PATH% (途中略);C:\Users\hoge\miniconda3\Library\bin\graphviz;(この後も略)
