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Windows 10

Windows 10は、マイクロソフト社がリリースしたOSです。Modern UIを標準画面にした8.1から、10では再びデスクトップ主体に戻され、UIも変更されています。PCやスマホ、タブレットなど様々なデバイスに幅広く対応していることが特徴です。

JupyterLab

JupyterLabは、Jupyter notebookの後継の対話型開発環境(IDE)です。データの可視化がインタラクティブで、プラグイン作成により新しいコンポーネントの追加および既存のコンポーネントも統合可能。サーバに閉じているため、データ分析に向いています。

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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Python : WindowsでローカルGPUを使える環境構築をしたい。

daic

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Windows 10

Windows 10は、マイクロソフト社がリリースしたOSです。Modern UIを標準画面にした8.1から、10では再びデスクトップ主体に戻され、UIも変更されています。PCやスマホ、タブレットなど様々なデバイスに幅広く対応していることが特徴です。

JupyterLab

JupyterLabは、Jupyter notebookの後継の対話型開発環境(IDE)です。データの可視化がインタラクティブで、プラグイン作成により新しいコンポーネントの追加および既存のコンポーネントも統合可能。サーバに閉じているため、データ分析に向いています。

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2022/02/16 08:01

WindowsでローカルGPUを使える環境構築をしたい。

最近、ゲーミングPCを購入しました。せっかくなのでゲームをするだけでなく、機械学習をしようと思い環境構築をしていますが、うまくいきません。
具体的には、venvを 用いて仮想環境を作り、このサイトの対応表(https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations)を参照して各ツールをダウンロードしました。
python : 3.9.10 (64bit)
Tensorflow-gpu : 2.6.0  
cuDNN : 8.1
CUDA : 11.2

しかし、下記のコードを実行しても _グラフィックボードは認識されていない_ようです。

該当のソースコード

python

1from tensorflow.python.client import device_lib 2device_lib.list_local_devices()

発生している問題・エラーメッセージ

[name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { } incarnation: 5720885068455209630, name: "/device:GPU:0" device_type: "GPU" memory_limit: 7805599744 locality { bus_id: 1 links { } } incarnation: 12226986175085988516 physical_device_desc: "device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3080, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6"]

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

$ pip listを実行すると下記が表示されます。

Package Version ----------------------- --------- absl-py 0.15.0 anyio 3.5.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3 attrs 21.4.0 Babel 2.9.1 backcall 0.2.0 black 22.1.0 bleach 4.1.0 cachetools 5.0.0 certifi 2021.10.8 cffi 1.15.0 charset-normalizer 2.0.12 clang 5.0 click 8.0.3 colorama 0.4.4 debugpy 1.5.1 decorator 5.1.1 defusedxml 0.7.1 entrypoints 0.4 executing 0.8.2 flatbuffers 1.12 gast 0.4.0 google-auth 2.6.0 google-auth-oauthlib 0.4.6 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.43.0 h5py 3.1.0 idna 3.3 importlib-metadata 4.11.1 ipykernel 6.9.1 ipython 8.0.1 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.6.5 jedi 0.18.1 Jinja2 3.0.3 json5 0.9.6 jsonschema 4.4.0 jupyter 1.0.0 jupyter-client 7.1.2 jupyter-console 6.4.0 jupyter-core 4.9.2 jupyter-server 1.13.5 jupyterlab 3.2.9 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-server 2.10.3 jupyterlab-widgets 1.0.2 keras 2.8.0 Keras-Preprocessing 1.1.2 Markdown 3.3.6 MarkupSafe 2.0.1 matplotlib-inline 0.1.3 mistune 0.8.4 mypy-extensions 0.4.3 nbclassic 0.3.5 nbclient 0.5.11 nbconvert 6.4.2 nbformat 5.1.3 nest-asyncio 1.5.4 notebook 6.4.8 numpy 1.19.5 oauthlib 3.2.0 opt-einsum 3.3.0 packaging 21.3 pandocfilters 1.5.0 parso 0.8.3 pathspec 0.9.0 pickleshare 0.7.5 pip 22.0.3 platformdirs 2.5.0 prometheus-client 0.13.1 prompt-toolkit 3.0.28 protobuf 3.19.4 pure-eval 0.2.2 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pycparser 2.21 Pygments 2.11.2 pyparsing 3.0.7 pyrsistent 0.18.1 python-dateutil 2.8.2 pytz 2021.3 pywin32 303 pywinpty 1.1.6 pyzmq 22.3.0 qtconsole 5.2.2 QtPy 2.0.1 requests 2.27.1 requests-oauthlib 1.3.1 rsa 4.8 Send2Trash 1.8.0 setuptools 58.1.0 six 1.15.0 sniffio 1.2.0 stack-data 0.2.0 tensorboard 2.8.0 tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-wit 1.8.1 tensorflow-estimator 2.6.0 tensorflow-gpu 2.6.0 termcolor 1.1.0 terminado 0.13.1 testpath 0.5.0 tomli 2.0.1 tornado 6.1 traitlets 5.1.1 typing-extensions 3.7.4 urllib3 1.26.8 wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1 websocket-client 1.2.3 Werkzeug 2.0.3 wheel 0.37.1 widgetsnbextension 3.5.2 wrapt 1.12.1 zipp 3.7.0 Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

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回答1

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ベストアンサー

name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 7805599744
locality {
bus_id: 1
links {
}
}
incarnation: 12226986175085988516
physical_device_desc: "device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3080, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6"]

「NVIDIA GeForce RTX 3080」が認識できてるようですが

参考
TensorFlowからGPUが認識できているかを2行コードで確認する

投稿2022/02/16 22:27

編集2022/02/16 22:48
jbpb0

総合スコア7653

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daic

2022/02/17 03:45

失礼しました。 見落としていました。
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