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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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tensorfloでGPUを使用するために

Orange-07

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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2022/12/11 10:58

編集2022/12/11 13:45

タイトル通りtensorflowでCPUではなくGPUで処理を行いたく、
tensorflow-gpuを入れたのですが、パスがどうしてもうまく通せず悩んでおります。詳しい方ご教授お願いします。
まず実行環境ですが,以下の通りです。
Windows 11
GPU:RTX3070
visual studio 2022
CUDA Toolkit v11.7
python 3.10.8
jupiter notebook 6.5.2
anaconda 22.11.0
tensorflow-gpu 2.10.1

起きている現象ですが、condaで作成した仮想環境にて、
一通りの設定は行い、うまく動作するかのテストのため

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

上記コードを入れたのですが、下記エラーが出たため、

W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudnn64_8.dll'; dlerror: cudnn64_8.dll not found 2022-12-11 19:46:51.339367: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1934] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/gpu for how to download and setup the required libraries for your platform. Skipping registering GPU devices... 2022-12-11 19:46:51.339754: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. tf.Tensor(-182.76224, shape=(), dtype=float32)

パスが通っていないと判断し、環境変数の設定も行いました。
しかし、変わらずエラーが出ており、

SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin;%PATH% SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\extras\CUPTI\lib64;%PATH% SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7include;%PATH% SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuDNN\bin;%PATH%

上記コードを仮想環境内で実施しテストをすると、

I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2022-12-11 19:53:07.199384: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1616] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 5454 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3070, pci bus id: 0000:2b:00.0, compute capability: 8.6 tf.Tensor(-268.85074, shape=(), dtype=float32)

多分成功?したと思うのですが、プロンプトを閉じで
起動し直すとまた最初のCPUしか使われていない状態に戻ります。
これってデフォなんでしょうか?
毎回、仮想環境内でパスを通さないといけないのでしょうか
いろいろ試しましたがこれ以上進展が望めないので
教えていただきたいです。よろしくお願いします。

追加↓(再起動後)

This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2022-12-11 22:42:43.277818: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1616] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 4912 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3070, pci bus id: 0000:2b:00.0, compute capability: 8.6 tf.Tensor(204.57315, shape=(), dtype=float32)

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meg_

2022/12/11 13:02

回答しましたが、質問文を読み直すと下記記述があります。 > パスが通っていないと判断し、環境変数の設定も行いました。しかし、変わらずエラーが出ており、 こちらは「システムのプロパティ」から環境変数の設定を実施したが、エラーが出たという意味でしょうか?その場合、Windowsの再起動は実施されていましたでしょうか?
Orange-07

2022/12/11 13:44

こちらのコメント通りに再起動行ったことうまくいったと思われます! 大変助かりました!! ありがとうございます!!!!
guest

回答1

0

ベストアンサー

Windowsで環境変数を永続的に設定したいのであれば、

SETX コマンドを使うか、 Windows の環境変数の設定画面から行います。

環境変数の値の参照と設定(SET)

SETコマンドの場合はプロンプトを閉じると解除されてしまいます。

投稿2022/12/11 11:50

meg_

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