GPU サポート

TensorFlow の GPU サポートには、各種ドライバやライブラリが必要です。インストールを簡略化し、ライブラリの競合を避けるため、GPU サポートを含む TensorFlow の Docker イメージ（Linux 用のみ）を使用することをおすすめします。その場合セットアップに必要なのは NVIDIA® GPU ドライバだけです。

下記のインストール手順は TensorFlow の最新リリースを対象としています。TensorFlow の以前のリリースで使用する CUDA や cuDNN のバージョンについては、テスト済みのビルド設定をご確認ください。

pip パッケージ

pip インストールに関する利用可能なパッケージ、システム要件、および手順については pip インストールのガイドをご覧ください。GPU サポートを含む TensorFlow パッケージを pip インストールするには、安定版または開発版のパッケージを選択します。

    pip install tensorflow-gpu  # stable

    pip install tf-nightly-gpu  # preview
    

TensorFlow 2.0 ベータ版

TensorFlow 2.0 ベータ版は、GPU サポートでのテストに利用できます。次のようにインストールします。

    pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1
    

ハードウェア要件

GPU が使用できる以下のデバイスに対応しています。

• NVIDIA® GPU カード、CUDA® Compute Capability が 3.5 以降。CUDA 対応の GPU カードの一覧をご確認ください。

ソフトウェア要件

以下の NVIDIA® ソフトウェアをシステムにインストールする必要があります。

• NVIDIA® GPU ドライバ - CUDA 10.0 では 410.x 以降が必要です
• CUDA® ツールキット - TensorFlow は CUDA 10.0 に対応しています（TensorFlow は 1.13.0 以降）
• CUPTI は CUDA ツールキットに付属します
• cuDNN SDK（7.4.1 以降）
• （省略可）TensorRT 5.0 は一部のモデル上での推論のレイテンシとスループットを改善します

Linux でのセットアップ

下記の apt に関する手順は、必須の NVIDIA ソフトウェアを Ubuntu 上にインストールする最も簡単な方法です。ただし、TensorFlow をソースからビルドする場合は、上記のソフトウェア要件のとおりに手動でインストールします。さらに、-devel TensorFlow の Docker イメージをベースとして使用することをご検討ください。

CUDA® ツールキットに付属する CUPTI をインストールします。インストール先のディレクトリを $LD_LIBRARY_PATH 環境変数に追加します。

    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
    

CUDA Compute Capability が 3.0 の GPU や、バージョンが異なる NVIDIA ライブラリの場合は、Linux でのソースからのビルドに関するガイドをご覧ください。

apt を使って CUDA をインストールする

このセクションでは、Ubuntu 16.04 および 18.04 に対して CUDA 10（TensorFlow が 13.0 以降）または CUDA 9 をインストールする方法について説明します。下記の手順は、Debian ベースのその他のディストリビューションにも有効な場合があります。

Ubuntu 18.04（CUDA 10）

    # Add NVIDIA package repositories
    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
    sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
    sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
    sudo apt-get update
    wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
    sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
    sudo apt-get update

    # Install NVIDIA driver
    sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver-410
    # Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

    # Install development and runtime libraries (~4GB)
    sudo apt-get install --no-install-recommends \
        cuda-10-0 \
        libcudnn7=7.6.0.64-1+cuda10.0  \
        libcudnn7-dev=7.6.0.64-1+cuda10.0
    

    # Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.
    sudo apt-get update && \
            && sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer-dev=5.1.5-1+cuda10.0
    
    

Ubuntu 16.04（CUDA 10）

    # Add NVIDIA package repositories
    # Add HTTPS support for apt-key
    sudo apt-get install gnupg-curl
    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_10.0.130-1_amd64.deb
    sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_10.0.130-1_amd64.deb
    sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
    sudo apt-get update
    wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
    sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
    sudo apt-get update

    # Install NVIDIA driver
    # Issue with driver install requires creating /usr/lib/nvidia
    sudo mkdir /usr/lib/nvidia
    sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-410
    # Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

    # Install development and runtime libraries (~4GB)
    sudo apt-get install --no-install-recommends \
        cuda-10-0 \
        libcudnn7=7.4.1.5-1+cuda10.0  \
        libcudnn7-dev=7.4.1.5-1+cuda10.0
    

    # Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.
    sudo apt-get update && \
            sudo apt-get install nvinfer-runtime-trt-repo-ubuntu1604-5.0.2-ga-cuda10.0 \
            && sudo apt-get update \
            && sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer-dev=5.0.2-1+cuda10.0
    
    

Ubuntu 16.04（CUDA 9.0、TensorFlow < 1.13.0 の場合）

    # Add NVIDIA package repository
    sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
    wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
    sudo apt install ./cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
    wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
    sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
    sudo apt update

    # Install the NVIDIA driver
    # Issue with driver install requires creating /usr/lib/nvidia
    sudo mkdir /usr/lib/nvidia
    sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-410
    # Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

    # Install CUDA and tools. Include optional NCCL 2.x
    sudo apt install cuda9.0 cuda-cublas-9-0 cuda-cufft-9-0 cuda-curand-9-0 \
        cuda-cusolver-9-0 cuda-cusparse-9-0 libcudnn7=7.2.1.38-1+cuda9.0 \
        libnccl2=2.2.13-1+cuda9.0 cuda-command-line-tools-9-0

    # Optional: Install the TensorRT runtime (must be after CUDA install)
    sudo apt update
    sudo apt install libnvinfer4=4.1.2-1+cuda9.0
    

Windows でのセットアップ

上記のハードウェア要件とソフトウェア要件をご覧ください。Windows 用の CUDA® インストール ガイドをご確認ください。

インストールした NVIDIA ソフトウェア パッケージのバージョンが上記と一致していることをご確認ください。特に、cuDNN64_7.dll ファイルがないと、TensorFlow は読み込まれません。別のバージョンを使用する場合は、Windows でのソースからのビルドに関するガイドをご覧ください。

CUDA、CUPTI、cuDNN の各インストール先ディレクトリを %PATH% 環境変数に追加します。たとえば、CUDA ツールキットを C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 にインストールし、cuDNN を C:\tools\cuda にインストールする場合、%PATH% を次のように更新します。

    SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;%PATH%
    SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64;%PATH%
    SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include;%PATH%
    SET PATH=C:\tools\cuda\bin;%PATH%