tensorflowをCPUからGPUに

Question

tensorflowとkerasを用いて学習を行っていたのですが、
学習が遅くtensorflowの確認をしたところGPUに対応していなくCPUで学習していた状況でした。

そこでpip install tensorflow-gpu
を行いました。
しかしGPU対応の確認や学習ファイルの実行が行えなくなってしまいました。下は確認方法です。
python
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

その後
ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

During handling of the above exception, another exception occurred:

というエラーが出てしまいました。
これはpip install tensorflow-gpuをする前にCUDAとcuDNNを入れていないことが原因であるということを考えました。

一旦pip install tensorflow-gpuをアンインストールしてからCUDAなどをいれるか、アンインストールせずにあとからCUDAなどを入れても大丈夫か不安になっています。

それともanacondaのcondaコマンドでtensorflowをインストールしたのでそこの環境の違いなのでしょうか。

Answer 1

CUDAとcuDNNがtensorflow-gpuに依存・競合することはまずないでしょうから、とりあえず先にこの2つを入れましょう。
tensorflow-gpuが後から入れたものでもちゃんと認識するかは、ちょっとよくわかりません。ダメだったらそのときは再インストールすれば良い、くらいに構えてやれば良いんじゃないでしょうか。

Answer 2

make sure in your laptop you have graphic card (for windows device manager / Display Devices) then install tensorflow gpu or use tensorflow nighty gpu.
https://www.tensorflow.org/install/install_windows.
first install tensorflow once tensorflow completed then add keras.