pip を使用して TensorFlow をインストールする

Linux

python3 -m pip install 'tensorflow[and-cuda]'
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

macOS

# There is currently no official GPU support for MacOS.
python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Windowsネイティブ

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
python -m pip install "tensorflow<2.11"
# Verify the installation:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Windows WSL2

python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

CPU

python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

毎晩

python3 -m pip install tf-nightly
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Linux

1. システム要件

• Ubuntu 16.04以降（64ビット版）

TensorFlowは公式にはUbuntuのみをサポートしています。ただし、以下の手順は他のLinuxディストリビューションでも有効な場合があります。

2. GPUの設定

CPU上でのみTensorFlowを実行する場合は、このセクションをスキップしてください。

NVIDIA GPUドライバーがまだインストールされていない場合は、インストールしてください。以下のコマンドを使用して、インストールされていることを確認できます。

nvidia-smi

3. venvを使用して仮想環境を作成する

venvモジュールはPythonの標準ライブラリの一部であり、仮想環境を作成するための公式に推奨されている方法です。

目的の仮想環境ディレクトリに移動し、以下のコマンドを使用してtfという名前の新しいvenv環境を作成します。

python3 -m venv tf 

以下のコマンドで有効化できます。

source tf/bin/activate    

インストールの残りの工程では、仮想環境がアクティブになっていることを確認してください。

4. TensorFlowをインストールする

TensorFlowは最新バージョンのpipを必要とするため、pipのインストールをアップグレードして最新バージョンが実行されていることを確認してください。

pip install --upgrade pip

次に、pipを使ってTensorFlowをインストールします。

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

6. インストールを確認する

CPUの設定を確認してください。

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

テンソルが返された場合、TensorFlowのインストールは成功です。

GPUの設定を確認してください。

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

GPUデバイスのリストが表示されれば、TensorFlowのインストールは成功です。表示されない場合は、次の手順に進んでください。

6. [GPUのみ] 仮想環境の設定

前のセクションのGPUテストが失敗した場合、最も可能性の高い原因は、コンポーネントが検出されていないか、既存のシステムCUDAインストールと競合していることです。そのため、この問題を解決するには、シンボリックリンクを追加する必要があります。

• NVIDIA共有ライブラリへのシンボリックリンクを作成する：

pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd

• ptxasへのシンボリックリンクを作成します。

ln -sf $(find $(dirname $(dirname $(python -c "import nvidia.cuda_nvcc;         
print(nvidia.cuda_nvcc.__file__)"))/*/bin/) -name ptxas -print -quit) $VIRTUAL_ENV/bin/ptxas

GPUの設定を確認してください。

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

macOS

1. システム要件

• macOS 10.12.6 (Sierra) 以降 (64ビット版)

現在、macOS上でTensorFlowを実行するための公式なGPUサポートはありません。以下の手順はCPU上で実行する場合のものです。

2. Pythonのバージョンを確認する

Python環境が既に設定されているかどうかを確認してください。

python3 --version
python3 -m pip --version

3. TensorFlowをインストールする

TensorFlowは最新バージョンのpipを必要とするため、pipのインストールをアップグレードして最新バージョンが実行されていることを確認してください。

pip install --upgrade pip

次に、pipを使ってTensorFlowをインストールします。

pip install tensorflow

4. インストールを確認する

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

テンソルが返された場合、TensorFlowのインストールは成功です。

Windowsネイティブ

1. システム要件

• Windows 7以降（64ビット版）

2. Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールする

Visual Studio 2015、2017、および 2019 用の Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールしてください。TensorFlow 2.1.0 バージョン以降では、このパッケージに含まれるmsvcp140_1.dllファイルが必要です (古い再頒布可能パッケージには含まれていない場合があります)。この再頒布可能パッケージはVisual Studio 2019に付属していますが、別途インストールすることもできます。

1. Microsoft Visual C++ のダウンロードページにアクセスしてください。
2. ページを下にスクロールして、 Visual Studio 2015、2017、2019のセクションをご覧ください。
3. お使いのプラットフォームに対応した、Visual Studio 2015、2017、2019 用の Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージをダウンロードしてインストールしてください。

Windowsでロングパスが有効になっていることを確認してください。

3. Minicondaをインストールする

Minicondaは、GPUサポート付きのTensorFlowをインストールするのに推奨される方法です。Minicondaは独立した環境を作成するため、システムにインストールされているソフトウェアを変更する必要がありません。また、特にGPU環境を構築する際に必要なソフトウェアをインストールする最も簡単な方法でもあります。

Miniconda Windowsインストーラーをダウンロードしてください。ダウンロードしたファイルをダブルクリックし、画面の指示に従ってください。

4. conda環境を作成する

以下のコマンドを使用して、 tfという名前の新しい conda 環境を作成します。

conda create --name tf python=3.9

以下のコマンドで無効化と有効化を行うことができます。

conda deactivate
conda activate tf

インストールの残りの部分では、それが有効になっていることを確認してください。

5. GPUの設定

TensorFlowをCPU上でのみ実行する場合は、このセクションをスキップできます。

まだインストールしていない場合は、まずNVIDIA GPUドライバーをインストールしてください。

次に、condaを使用してCUDAとcuDNNをインストールします。

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

6. TensorFlowをインストールする

TensorFlowは最新バージョンのpipを必要とするため、pipのインストールをアップグレードして最新バージョンが実行されていることを確認してください。

pip install --upgrade pip

次に、pipを使ってTensorFlowをインストールします。

# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11" 

7. インストールを確認する

CPUの設定を確認してください。

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

テンソルが返された場合、TensorFlowのインストールは成功です。

GPUの設定を確認してください。

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

GPUデバイスのリストが表示されれば、TensorFlowのインストールは成功です。

Windows WSL2

1. システム要件

• Windows 10 バージョン 19044 以降 (64 ビット版)。これは、2021 年 11 月のアップデートである Windows 10 バージョン 21H2 に相当します。

以下の文書を参照してください。

• 最新のWindows 10アップデートをダウンロードしてください。
• WSL2をインストールする
• WSL2でNVIDIA® GPUサポートを設定する

2. GPUの設定

CPU上でのみTensorFlowを実行する場合は、このセクションをスキップしてください。

NVIDIA GPUドライバーがまだインストールされていない場合は、インストールしてください。以下のコマンドを使用して、インストールされていることを確認できます。

nvidia-smi

3. TensorFlowをインストールする

TensorFlowは最新バージョンのpipを必要とするため、pipのインストールをアップグレードして最新バージョンが実行されていることを確認してください。

pip install --upgrade pip

次に、pipを使ってTensorFlowをインストールします。

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

4. インストールを確認する

CPUの設定を確認してください。

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

テンソルが返された場合、TensorFlowのインストールは成功です。

GPUの設定を確認してください。

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

GPUデバイスのリストが表示されれば、TensorFlowのインストールは成功です。