2022-10-05


「GPUを使う場合Python2+TensorFlow1にすべき」だの散見するが、最新パソコンにそんな古いものを入れるなど、初っ端からテンションダダ落ちである。
最新パソコンには最新のPython, TensorFlow, CUDAを入れて動かしたいのが必然であり、当然それを目指すべきである。
と、いうことで、NVIDIAの最上位GPUカードGeForce RTX 3090を2枚搭載した、TSUKUMOのBTOパソコンWA9J-X211/XT
https://www.tsukumo.co.jp/bto/pc/special/multi-gpu/2021/WA9J-X211XT.html
のWindows10 Pro 64bitに、すべて最新のPython, TensorFlow, CUDA, cuDNNをセットアップ、デュアルGPUで動かすまでのメモ。結論から言うと、普通に動きます。皆さん最新のバージョン使いましょう。
【Python 3.10のインストール】2021/10/5時点最新
公式サイトに行き、
Download→Latest:Python3.10→Files→Windows installer(64-bit)で実行ファイルをダウンロード&実行する。
Install launcher for all users (recommended)
Add Python 3.10 to PATH
両方にチェックを入れる。
Customize Installationを選択。
Optional FeaturesはデフォルトのままNext。
Advanced OptionsはデフォルトのほかInstall for all usersにチェックを入れて、インストールディレクトリがC:\Program Files\Python310になったことを確認してInstall。
Disable path length limitが表示された場合、クリックして長さ制限を解除する。
インストール完了。
動作確認
コマンドプロンプトかWindows PowerShellを開き、pythonとpipの存在を確認する。
python -V Python 3.10.0 pip -V pip 21.2.4 from C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\pip (python 3.10)
そのようなファイルやディレクトリは...のエラーが出た場合、コントロールパネル→システムとセキュリティ→システム→システムの詳細設定→環境変数→システム環境変数→PATHを確認し、C:\Program files\Python310にパスが通っているか確認する。
基本パッケージのインストール
GPU関係のライブラリをインストールする際、当方環境では管理者アカウントだとはじかれるものがあったので、一般ユーザとして普通にコマンドプロンプトを開く。
pip install -U pip setuptools numpy pandas matplotlib seaborn spyder scikit-learn scikit-learn-intelex jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter
Jupyterは以下3通りの起動方法をよく使う
jupyter notebook jupyter nteract jupyter qtconsole
これでPython本体は最新が入った。続いてNVIDIA GPUライブラリキットのインストールを行います。
【Windows】Python3.10+TensorFlow2.6-GPU+CUDA11.4+cuDNN8.2を動かす【2】
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Windows版PyTorchでCUDA GPUを使えるようにする(torch.cuda.is_available()=Trueにする)
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