Windows版TensorFlowをインストールする

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 もうずいぶん前になってしまいましたが、Windows版のTensorFlowが出ているのでインストールしてみます。

 GeForce1070のノートPCを買ったのでGPU対応も試してみたいところですが、まずはCPU版から。

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今回の環境

 環境としては次の通り。

OS Windows 10 64bit Home
GPU GeForce GTX 1070 / Intel Graphics 530

 これまではネイティブビルドはMacかLinuxしかなくて、Windowsでちょっと動かそうと思ったらDockerを使うことになっていたので、Windows正式対応はありがたいですね。
Dockerでも操作はいいんですが…CUDAが使えないという致命的な問題があったので…

Python環境をインストールする

 流れとしてはTensorFlowのサイトに沿ってやっていきます。

Learn how to install TensorFlow on your system. Download a pip package, run in a Docker container, or build from source. Enable the GPU on supported cards.

 TensorFlowはPythonライブラリとして提供されているので、まずはPythonの環境を作ります。Anacondaというのがよさそうなので、それを入れます。

 https://www.continuum.io/downloads#windows

 ここから、「Python 3.5 64-BIT INSTALLER」を入手してインストール。

 インストールはデフォルトのまま、Nextを続けていきます。

 終了すると、「iPython」と「Jupythor Notebook」がスタートメニューに追加されます。

 また、コマンドでpythonやpipが使用できるようになっています。

TensorFlowのインストール

 次はTensorFlowのインストール。

 コマンドプロンプトより次のコマンドを実行します。

> pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

 最後に

Successfully installed numpy-1.11.3 protobuf-3.1.0.post1 tensorflow-0.12.1

となればOKです。

setuptoolsのアップデート

 上のpip installを実行したときに、

Cannot remove entiries from nonexistent file (anacondaのパス)\lib\site-packages\easy-install.pth

というエラーが出てしまいました。

これはsetuptoolsのアップデートが必要らしいので、pipで更新します。

>pip install --upgrade -I setuptools
Collecting setuptools
  Using cached setuptools-32.3.1-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: setuptools
Successfully installed setuptools-27.2.0

となればOK。

TensorFlowの実行

 Installできているかを試してみます。

Learn how to install TensorFlow on your system. Download a pip package, run in a Docker container, or build from source. Enable the GPU on supported cards.

に乗っているテストコードを実行してみます。インストールに失敗していると、import tensorflowのところで、エラーが出て止まります。

コマンドプロンプトから

> python

と入力すると、pythonのインタプリタが起動するので、まずは「Helo, TensorFlow!」を表示するスクリプトを打ち込んでみます。

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))

結果が

Hello, Tensorflow!

となってくれればOKです。

次にそのまま、

>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))

と打ち込んでみると、

42

と計算結果が出てくれます。

MNISTを実行してみる

 ついでなのでMNIST for Beginnersを実行してみます。

 MNIST for Beginnersについては、チュートリアルにばらばらとコードがありますが、以前こちらにまとめたのでそれを使います。

TensorFlowチュートリアル「MNIST For ML Beginners」のコードを追ってみた

 これをMINST.pyというファイルに保存して、「python MNIST.py」で実行してみると、

> python MNIST.py
Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Successfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Successfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes.
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
WARNING:tensorflow:From MNIST.py:28 in <module>.: initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02.
Instructions for updating:
Use `tf.global_variables_initializer` instead.
0.9176

こんな感じで実行されます。

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コメント

  1. ナの人 より:

    tensorflow windowsで検索してたどり着いたっす。
    事務仕事から復帰できたかと思えば、無理難題だぜ。
    今度、飯食いに行こうぜ。

    • かげろ より:

      そのキーワードで辿り着いてしまったということは…難儀すな…飯いきましょう適当に…