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pip での TensorFlow のインストール

TensorFlow 2 パッケージが利用可能

  • tensorflow - 最新の安定版リリース、CPU および GPU サポート(Ubuntu、Windows 用)
  • tf-nightly - プレビュー ビルド(不安定)。Ubuntu 用と Windows 用には GPU サポートが含まれています。

旧バージョンの TensorFlow

TensorFlow 1.x では、CPU パッケージと GPU パッケージは次のように別個のものです。

  • tensorflow==1.15 - CPU のみのリリース
  • tensorflow-gpu==1.15 - GPU サポートを含むリリース(Ubuntu、Windows 用)

システム要件

ハードウェア要件

  • TensorFlow 1.6 以降、バイナリは AVX 命令を使用するので、古い CPU では動作しないことがあります。
  • Ubuntu または Windows 上で CUDA® 対応の GPU カードをセットアップするには、GPU サポートのガイドをご確認ください。

1. Python 開発環境をシステムにインストールする

ご利用の Python 環境が構成済みかどうかを確認します。

python3 --version
pip3 --version

上記のパッケージがすでにインストールされている場合は、次の手順に進みます。
インストールされていない場合は、Pythonpip パッケージ マネージャーvenv をインストールします。

Ubuntu

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv

macOS

Homebrew パッケージ マネージャーを使ってインストールします。

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/opt/python/libexec/bin:$PATH"
# if you are on macOS 10.12 (Sierra) use `export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"`
brew update
brew install python  # Python 3

Windows

Visual Studio 2015、2017 および 2019 用 Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールします。TensorFlow 2.1.0 以降のバージョンでは、このパッケージに含まれる msvcp140_1.dll ファイルが必要です。これは、古い再頒布可能パッケージでは提供されない場合があります。 この再頒布可能ファイルは Visual Studio 2019 に付属していますが、別々に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 サイトに移動します。
  2. Visual Studio 2015、2017、および 2019 のセクションまでスクロールします。
  3. プラットフォームに適した Visual Studio 2015、2017 および 2019 用 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ます。

Windows で長いパスが有効になっていることを確認します。

Windows 用の Python 3 リリース、64 ビット版(オプション機能として pip を選択)をインストールします。

Raspberry Pi

Raspbian オペレーティング システムの要件:

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv
sudo apt install libatlas-base-dev        # required for numpy

その他

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py

Python 仮想環境を使用して、パッケージのインストール先をシステムから分離します。

Ubuntu / macOS

新しい仮想環境を作成するには、Python インタプリタを選択し、それを保管する ./venv ディレクトリを作成します。

python3 -m venv --system-site-packages ./venv

シェル固有のコマンドを使ってその仮想環境を有効化します。

source ./venv/bin/activate  # sh, bash, or zsh
. ./venv/bin/activate.fish  # fish
source ./venv/bin/activate.csh  # csh or tcsh

仮想環境が有効になると、シェル プロンプトの先頭に (venv) が付きます。

ホストシステムのセットアップに影響を及ぼさないよう、パッケージを仮想環境にインストールします。pip のアップグレードから開始します。

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

仮想環境を後で終了する場合は、次のコマンドを実行します。

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

Windows

新しい仮想環境を作成するには、Python インタプリタを選択し、それを保管する .\venv ディレクトリを作成します。

python -m venv --system-site-packages .\venv

仮想環境を有効化します。

.\venv\Scripts\activate

ホストシステムのセットアップに影響を及ぼさないよう、パッケージを仮想環境にインストールします。pip のアップグレードから開始します。

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

仮想環境を後で終了する場合は、次のコマンドを実行します。

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

Conda

TensorFlow が提供する pip パッケージをおすすめしますが、コミュニティがサポートする Anaconda パッケージも利用できます。インストール方法については、Anaconda TensorFlow のガイドをご覧ください。

3. TensorFlow の pip パッケージをインストールする

以下の TensorFlow パッケージのいずれかを選択して、PyPI からインストールします。

  • tensorflow - 最新の安定版リリース、CPU および GPU サポート(Ubuntu、Windows 用)
  • tf-nightly - プレビュー ビルド(不安定)。Ubuntu 用と Windows 用には GPU サポートが含まれています。
  • tensorflow==1.15 - TensorFlow 1.x 最終版。

仮想環境のインストール

pip install --upgrade tensorflow

インストールを検証します。

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

システムのインストール

pip3 install --user --upgrade tensorflow  # install in $HOME

インストールを検証します。

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

パッケージの場所

一部のインストール方式では、TensorFlow の Python パッケージの URL が必要になります。 指定する URL はご利用の Python のバージョンによって異なります。

バージョンURL
Linux
Python 3.5 GPU サポート https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp35-cp35m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.5 CPU のみ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp35-cp35m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.6 GPU サポート https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.6 CPU のみ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7 GPU サポート https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7 CPU のみ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8 GPU サポート https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8 CPU のみ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
macOS(CPU のみ)
Python 3.5 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.whl
Python 3.6 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl
Python 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl
Python 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl
Windows
Python 3.5 GPU サポート https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Python 3.5 CPU のみ https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Python 3.6 GPU サポート https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.6 CPU のみ https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.7 GPU サポート https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.7 CPU のみ https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.8 GPU サポート https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Python 3.8 CPU のみ https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Raspberry PI(CPU のみ)
Python 3、Pi0 または Pi1 https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0-cp35-none-linux_armv6l.whl
Python 3、Pi2、または Pi3 https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0-cp35-none-linux_armv7l.whl