Windows11 WSL2 Ubuntu Python
TensorFlow インストール版数確認
引き続き、Miniconda の仮想環境のなかに TensorFlow を構築して行きます。
TensorFlow インストール版数を確認します。
まずは、インストールされている python3 の版数を確認します。
yamada@yama:~$ python3 -V
[結果]
Python 3.10.6
次に TensorFlow-gpu の最新バージョンを探します。
yamada@yama:~$ conda search tensorflow
いろんなバージョンが出力されます
yamada@yama:~$ conda search tensorflow Loading channels: done # Name Version Build Channel tensorflow 1.4.1 0 pkgs/main ･･････････ ･･････ ･････････････････ ･････ ････････････････ tensorflow 2.11.0 gpu_py310hf8ff8df_0 pkgs/main tensorflow 2.11.0 gpu_py38hec62255_0 pkgs/main tensorflow 2.11.0 gpu_py39h6d58c08_0 pkgs/main tensorflow 2.11.0 mkl_py310hb40ee82_0 pkgs/main tensorflow 2.11.0 mkl_py38hda6d4db_0 pkgs/main tensorflow 2.11.0 mkl_py39hea27e05_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 eigen_py310hcddfd99_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 eigen_py311h9ff51bb_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 eigen_py38hd435bb7_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 eigen_py39h83f3a29_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 gpu_py310hfda07e1_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 gpu_py311h65739b5_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 gpu_py38h03d86b3_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 gpu_py39hc0f3f85_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 mkl_py310hc7ea715_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 mkl_py311h34a0fa1_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 mkl_py38h496960e_0 pkgs/main tensorflow 2.12.0 mkl_py39h5ea9445_0 pkgs/main
gpu_xxx と gpu で始まっているのが GPU版です。
インストールされている python3 の版数は
Python 3.10.6
でしたので、py310 に着目します。よって
最新の tensorflow 2.12.0 gpu_py310hfda07e1_0 pkgs/main
をインストールします。
TensorFlow インストール
yamada@yama:~$ conda update conda yamada@yama:~$ conda install tensorflow=2.12.0=gpu_py310hfda07e1_0
というコマンドを入力してインストールします。
これで python 版数に見合った tensorflow
(cpu 版 ではなく gpu 版です)
が base 仮想環境にインストールされます。
最後に
Executing transaction:
By downloading and using the CUDA Toolkit conda packages,
you accept the terms and conditions of the CUDA End User License Agreement (EULA):
https://docs.nvidia.com/cuda/eula/index.html
なるコメントが出ます。
和訳すると
トランザクションを実行中:
CUDA Toolkit conda パッケージをダウンロードして使用すると、
CUDA エンド ユーザー ライセンス契約 (EULA)
の利用規約に同意したことになります:
https://docs.nvidia.com/cuda/eula/index.html
何も反応しなくて ok です。
ちなみに gpu 版のインストールには GPU ユニットが PC に入っている必要があります。
yamada@yama:~$ conda list
でどんなパッケージが入ったか確認して見ましょう。
# packages in environment at /home/yamada/miniconda3: # # Name Version Build Channel _libgcc_mutex 0.1 main _openmp_mutex 5.1 1_gnu _tflow_select 2.1.0 gpu _tflow_select 2.3.0 mkl ････････････････ ･･･････ ･････････ keras 2.12.0 py310h06a4308_0 keras-preprocessing 1.1.2 pyhd3eb1b0_0 ････････････････ ････････････････ numpy 1.23.5 py310h5f9d8c6_1 numpy-base 1.23.5 py310hb5e798b_1 ････････････････ ････････ ････････ python 3.10.10 h7a1cb2a_2 python-flatbuffers 2.0 pyhd3eb1b0_0 ････････････････ ･･･････ ･････････ tensorboard 2.12.1 py310h06a4308_0 tensorboard-data-server 0.7.0 py310h52d8a92_0 tensorboard-plugin-wit 1.8.1 py310h06a4308_0 tensorflow 2.12.0 gpu_py310hfda07e1_0 tensorflow-base 2.12.0 gpu_py310h24d65da_0 tensorflow-estimator 2.12.0 py310h06a4308_0 termcolor 2.1.0 py310h06a4308_0 ････････････････ ･･･････ ･････････
tensorflow 2.12.0 gpu_py310hfda07e1_0
tensorflow-base 2.12.0 gpu_py310h24d65da_0
の表記の中に gpu の文字があれば gpu 版がインストールされています。
これで無事、/home/yamada/miniconda3 に tensorflow 2.12.0 とその他必要ファイルが
インストールされました。
ちなみに pandas をインストールしたいなら
yamada@yama:~$ conda install pandas
で OK です。
さらには、mplfinance は conda の場合 conda-forge チャネルにインストールファイルがあります。
yamada@yama:~$ conda install -c conda-forge mplfinance
でインストールします。
ここまで TensorFlow のインストールが完了しました。
引き続き TensorFlow がうまくインストールされたか確認します。