Windows10でGPUが使えるPythonを環境構築する

研究室で、RTX2070搭載のパソコンが使えるようになったので、GPU使っていきたいと思います。

Windows10でGPUが使えるPython環境を構築したので、記録します。

OS:Windows
NVIDIAのGPU搭載

2019/01/16現在の最新バージョンを導入しています。
※Anacondaで使用するPythonのバージョンは3.6

GPUを使うのに必要なもの

用意するものをまとめていきます。

以上の４つ

まず初めに
Tensorflow-gpuまたは、keras-gpuを使うのが目的の人は、CUDA9をインストールしてください。

Tensorflow1.21はCUDA10には、対応していません

Tensorflow2.0の評価版がリリースされているみたいです。
こちらは、CUDA10のようです。
Tesorflow2.0がリリースされたらCUDA10でも大丈夫です。

CUDA10用にローカル環境でコンパイルすれば、使えるようになるそうです。
https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=ja

PyTorch1.0は、CUDA10にも対応しています。

cuDNNをダウンロードします。
cuDNNのダウンロードページ

※NVIDIA Developerのメンバー登録が必要になります。

ダウンロードしたファイルは、
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
の対応したフォルダに上書き保存します。

AnacondaでPytorchをインストールしてください。

conda install pytorch torchvision cuda100 -c pytorch

cudaが認識されているか確認します。

import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)


‘’’
[out]
cuda
‘’’

コマンドプロンプトで、nvidia-smiのコマンドを入力すると下のように表示が出て、確認することができます。