GPU版TensorFlowをWindowsにインストール

これまでずっとCPU版のTensorFlowを使っていて、それほど困らなかったのですが、 大量の画像を学習しようとすると流石にかなり遅くなる為、 GPU版のインストールを行いました。

必要環境

CUDA Toolkit Download | NVIDIA Developer
 特に悩むところはありません。OSとバージョンを選択してインストールします。

NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer
 ダウンロードするにはメンバー登録が必要な為、適当に登録しておきます。
 展開したファイルはCUDAがインストールされているフォルダに同名のフォルダがあるので、
 それぞれにコピーします。
 【※】ダウンロードするのはcuDNN v5.1です。最新の6.0ではうまく動きませんでした。

TensorFlowインストール

公式ページに書かれている通り、下記を実行して、TensorFlowをインストールします。
最新のバージョンのコマンドは公式ページで確認して下さい。

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

きちんとインストールされているかどうかは、TenforFlowをインポートしてみると分かります。
上記のcuDNNの最新版を導入しているとインポート時にエラーが発生しました。

効果

気になるGPU版の効果ですが、私が作成した画像の学習プログラムではCPU版とは比べ物に
ならないほど高速化しました。特に計測はしていませんが、10倍以上だと思います。
なお、私のPC環境は下記のとおりです。このGPUより性能が良ければ更なる高速化も
期待できそうです。

  • CPU:i7 3.4GHz
  • メモリ:16GB
  • GPU:Geforce GTX 1060 3GB