2022年11月19日
WindowsでAIプログラミング
WSL：Tensorflow-GPU 1.14の実装（Ubuntu18.04）
Contents
はじめに
GANなどのコードで、
Pythonコードの中にLinuxコマンドを支持するものもあります。
その場合、WSLにて実行することもあります。
時には、『Tensorflow1.14』が必要となる場合があります。
『Tensorflow1.14』は、『CUDA10.0』対応となるため、
この設定も必要になります。
前準備
WSL（Ubuntu18.04）で『CUDA10.0』の設定。
参照：https://supplepentan.com/programming/wsl_05/
実装方法
PowerShellを管理者権限で起動し、任意のプロジェクトフォルダへ移動
WSL（Ubuntu18.04）を起動
wsl
※wslのデフォルト設定を、あらかじめ『Ubuntu18.04』にしておいてください。
※設定コマンド『wsl –set-default Ubuntu18.04』
pyenvでPythonのバージョンをローカル設定
（今回は、『3.6.8』に設定）
|
1 |
pyenv local 3.6.8 |
仮想環境
仮想環境作成
設定フォルダ名は、『venv-wsl』にしています
|
1 |
python3 -m venv venv-wsl |
仮想環境のアクティベイト
|
1 |
source venv-wsl/bin/activate |
TensorFlow1.14のインストール
|
1 |
python -m pip install tensorflow-gpu==1.14.0 |
GPUの確認
インタラクティブモード起動
|
1 |
python |
確認コマンド
|
1 2 |
from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices() |
下記の様に表示されればOK。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 |
[name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { } incarnation: 9880410089157558945 , name: "/device:XLA_GPU:0" device_type: "XLA_GPU" memory_limit: 17179869184 locality { } incarnation: 11225217439882713087 physical_device_desc: "device: XLA_GPU device" , name: "/device:XLA_CPU:0" device_type: "XLA_CPU" memory_limit: 17179869184 locality { } incarnation: 20720087239830694 physical_device_desc: "device: XLA_CPU device" ] |
化学系で博士号を取得したが、
あるとき、これからの時代はプログラミング！、と目覚める。
pythonを用いてデータ解析や機械学習に没頭。
最近は、フロントにVue.js、バックにFastAPIを用いて、
PytorchやTensorflowを実装したWebサービスを開発中。☆('ω')☆
SNSでフォローする
関連記事
