TensorFlow の最新バージョンは、Windows 10/11 オペレーティング システム上で NVIDIA CUDA/CuDNN アクセラレーションをネイティブにサポートしていません。したがって、Windows 10/11 上で NVIDIA CUDA/cuDNN アクセラレーションを備えた最新バージョンの TensorFlow 開発環境をセットアップしたい場合は、Windows Subsystem for Linux (WSL) を介してセットアップする必要があります。
この記事では、Windows 10/11にWSLをインストールしてアクセスする方法を説明します。また、NVIDIA CUDA/cuDNN アクセラレーション サポートを備えた TensorFlow の最新バージョンを Windows 10/11 上の Ubuntu WSL システムにインストールする方法も示します。
内容のトピック:
- Windows 10/111 への NVIDIA GPU ドライバーのインストール
- Windows 10/11 への NVIDIA CUDA および cuDNN のインストール
- Windows 10/11にWSLをインストールする
- Windows 10/11 での WSL Ubuntu Linux ターミナルへのアクセス
- Ubuntu WSL システムが Windows 10/11 の NVIDIA GPU にアクセスできるかどうかを確認する
- Ubuntu WSL システムへの Python 3 PIP のインストール
- Ubuntu WSL システムでの Python 3 PIP のアップグレード
- NVIDIA CUDA/cuDNN アクセラレーション サポートを使用した TensorFlow を Ubuntu WSL システムにインストールする
- TensorFlow CUDA アクセラレーションが Ubuntu WSL システムで動作しているかどうかを確認する
- TensorFlow 開発用の Visual Studio コードを使用した Ubuntu WSL システムへのアクセス
- 結論
Windows 10/11 への NVIDIA GPU ドライバーのインストール
TensorFlow が Windows 10/11 上の Ubuntu WSL システム上で CUDA/cuDNN アクセラレーションのために NVIDIA GPU にアクセスするには、コンピューターに NVIDIA GPU がインストールされており、Windows 10/11 に NVIDIA GPU ドライバーをインストールする必要があります。コンピューターに NVIDIA GPU がインストールされており、Windows 10/11 に NVIDIA GPU ドライバーをインストールする際にサポートが必要な場合は、 この記事を読む 。
Windows 10/11 への NVIDIA CUDA および cuDNN のインストール
Windows 10/11 システムに NVIDIA GPU ドライバーをインストールしたら、Ubuntu WSL システムで動作させるために、TensorFlow CUDA/cuDNN アクセラレーション用の NVIDIA CUDA と NVIDIA cuDNN をインストールする必要があります。
Windows 10/11 オペレーティング システムに NVIDIA CUDA をインストールする際にサポートが必要な場合は、 この記事を読む 。
Windows 10/11 オペレーティング システムに NVIDIA cuDNN をインストールする際にサポートが必要な場合は、この記事をお読みください。
Windows 10/11にWSLをインストールする
Windows 10/11にWSLをインストールするには、 ターミナルアプリを開きます そして、次のコマンドを実行します。
$ wsl –インストール
「はい」をクリックします。
WSLをインストール中です。完了するまでにしばらく時間がかかります。
次のプロンプトが表示されたら、「はい」をクリックします。
インストールは続行されます。
Ubuntu Linux オペレーティング システムがインストールされています。完了するまでにしばらく時間がかかります。
注記： Ubuntu は、Windows WSL のデフォルトのオペレーティング システムです。
この時点で、Ubuntu Linux WSL システムが Windows 10/11 コンピューターにインストールされているはずです。
変更を有効にするには、コンピュータを再起動します。
コンピューターが起動すると、ターミナル ウィンドウが表示され、最初の Ubuntu ユーザーをセットアップするように求められます。
Ubuntu WSL システム ユーザーの名前を入力し、< を押します。 入力 >。
新しいユーザーのログイン パスワードを入力し、<を押します。 入力 >。
ログインパスワードを再入力し、<を押します 入力 >。
Ubuntu WSL システム用に新しいユーザー アカウントを作成し、Ubuntu を使用できるようにする必要があります。
Windows 10/11 での WSL Ubuntu Linux ターミナルへのアクセス
Ubuntu Linux WSL システムのターミナルにアクセスするには、 Windows 10/11 でターミナル アプリを開く > をクリックします Ubuntu 。
Ubuntu Linux WSL システムのターミナルを開く必要があります。
Ubuntu WSL システムが Windows 10/11 の NVIDIA GPU にアクセスできるかどうかを確認する
Ubuntu WSL システムが Windows 10/11 コンピューターの NVIDIA GPU にアクセスできるかどうかを確認するには、Ubuntu WSL システムのターミナルから次のコマンドを実行します。
$nvidia-smi
Ubuntu WSL システムが Windows 10/11 コンピューターの NVIDIA GPU にアクセスできる場合は、次のスクリーンショットに示すように、NVIDIA GPU の使用状況情報が表示されます。
Ubuntu WSL システムへの Python 3 PIP のインストール
TensorFlow を Ubuntu WSL システムにインストールするには、Python 3 PIP が Ubuntu WSL システムにインストールされている必要があります。 Python 3 PIP は、Ubuntu の公式パッケージ リポジトリから Ubuntu WSL システムにインストールできます。
まず、次のコマンドを使用して APT パッケージ データベース キャッシュを更新します。
$ sudo aptアップデート
Ubuntu WSL システムに Python 3 PIP をインストールするには、次のコマンドを実行します。
$ sudo apt install python3-pip
インストールを確認するには、「Y」を押してから、<を押します。 入力 >。
Python 3 PIP は Ubuntu WSL システムにインストールされています。完了するまでにしばらく時間がかかります。
この時点で、Python 3 PIP が Ubuntu WSL システムにインストールされている必要があります。
Ubuntu WSL システムで Python 3 PIP にアクセスできるかどうかを確認するには、次のコマンドを実行します。
$ pip –バージョン
ご覧のとおり、Ubuntu WSL システムには Python 3 PIP 22.0.2 がインストールされています。
Ubuntu WSL システムでの Python 3 PIP のアップグレード
TensorFlow の最新バージョンをインストールするには、Python 3 PIP の最新バージョンが Ubuntu WSL システムにインストールされている必要があります。
最新バージョンの TensorFlow をインストールするには、最新バージョンの Python 3 PIP が Ubuntu WSL システムにインストールされている必要があります。
$ pip install –upgrade pip
Python PIP は最新バージョン (この記事の執筆時点ではバージョン 23.2.1) に更新する必要があります。
$ pip –バージョン
NVIDIA CUDA/cuDNN アクセラレーション サポートを使用した TensorFlow を Ubuntu WSL システムにインストールする
Windows 10/11 の Ubuntu WSL システムに NVIDIA CUDA/cuDNN アクセラレーション サポートを備えた TensorFlow をインストールするには、次のコマンドを実行します。
$ pip install tensorflow[and-cuda]
NVIDIA CUDA/cuDNN サポートを備えた TensorFlow と必要な依存関係がダウンロードされ、インストールされます。完了するまでにしばらく時間がかかります。
この時点で、NVIDIA CUDA/cuDNN をサポートする TensorFlow が Ubuntu WSL システムにインストールされている必要があります。
TensorFlow CUDA アクセラレーションが Ubuntu WSL システムで動作しているかどうかを確認する
TensorFlow CUDA アクセラレーションが Ubuntu WSL システムで動作しているかどうかを確認するには、次のコマンドを使用して Python 3 対話型シェル/インタープリターを開きます。
$ Python3
TensorFlow をインポートするには、次のコード行を実行します。
$ tensorflow を tf としてインポート
TensorFlow が正しくインポートされたかどうかを確認するには、次のコード行で TensorFlow のバージョン番号を出力します。
$ tf.__バージョン__
ご覧のとおり、Ubuntu WSL システムには TensorFlow 2.14.0 がインストールされています。
NVIDIA GPU が TensorFlow CUDA アクセラレーションに利用できるかどうかを確認するには、次のコード行を実行します。
$ tf.config.list_physical_devices('GPU')
ご覧のとおり、GPU デバイスは TensorFlow で使用できます。したがって、TensorFlow は、コンピュータの NVIDIA GPU を使用して CUDA アクセラレーションを行うことができます。
Python 3 対話型シェル/インタープリターを終了するには、次のコード行を実行します。
$終了()
TensorFlow 開発用の Visual Studio Code を使用した Ubuntu WSL システムへのアクセス
Visual Studio Code は、TensorFlow 開発に最適なコード エディターです。 TensorFlow 開発用に Visual Studio Code を使用して Ubuntu WSL システムにアクセスする必要があり、それに関してサポートが必要な場合は、この記事をお読みください。
結論
この記事では、Windows 10/11 に WSL 経由で Ubuntu Linux をインストールする方法を説明しました。また、Windows 10/11 で Ubuntu WSL システムのターミナルにアクセスする方法と、NVIDIA CUDA/cuDNN アクセラレーション サポートを備えた最新バージョンの TensorFlow を Ubuntu WSL システムにインストールする方法も示しました。