tensorflow-gpu」等のpipのコマンドでTensorflowをインストールしていると、あんまりTensorflowのバージョンには気を遣わなかったりもします。気づけば昨年の夏くらいには1.3.0だったTensorflowのバージョンも、気づけば1.4.0になり、今は既に最新で1.5.0となっています。tensorflow-gpu」でTensorflowをバージョン指定せずに入れると、自動的に最新版が入ります。よって、仮想環境を構築した時期によって、入るTensorflowのバージョンが変わってしまいます。それで何が厄介かというと、Tensorflowのバージョンによって、推奨されるCUDAやcuDNNのバージョンが違ってきます。要するに、今まではCUDA8+cuDNNv5.1で良かったのが、気づけばCUDA8+cuDNNv6.0じゃないと駄目になっていたり、CUDA9+cuDNNv6.0じゃないと駄目になっていたりするわけです。tensorflow-gpu」でTensorflowを入れてしまうと、たぶんうまくコードが実行できないんじゃないかな。https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit試しにコードを実行してみたら、上記のようにCUDA9.0入れろよって怒られてしまいました。Tensorflow1.5.0の環境構築はいずれしたいんですが、敢えて今、わざわざもう一回CUDAやらcuDNNやら取ってくるのめんどくさいよねってときもあると思います。過去バージョンのTensorflowを入れる方法について書いておきます。Tensorflowのバージョン確認方法その前に、そもそも自分のTensorflowのバージョンを確認してみましょう。list」コマンドで確認が可能です。この状態だとTensorflow1.5.0が入っていますね。現状最新版が1.5.0なので、何も考えずに入れるとこうなると思います。1.3.0を入れたいと思ったとします。tensorflow-gpu==1.3.0」とバージョンを指定してやればOKです。list」すると、確かにバージョンが変わったことがわかります。Tensorflowのバージョンを確認したい。バージョンを指定してTensorflowをインストールしたい(GPU版)。前回の記事「Tensorflow+Kerasの環境構築」でTensorflow+Kerasの環境構築をしました。それから、畳み込み層...記事を読むKerasで自作画像を用いてAlexNetで訓練するソースコード(Windows10)Tensorflow+Kerasの環境構築を前回やってみて、無事環境構築に成功しました。Beginnersに挑戦さて、本日より実際にtensorflowによる本格的なコーディングに入っていきたいと思います。10)前回、CUDAの導入方法について説明しましたので、今回はcuDNNの導入について説明したいと思います。10)そういえば自宅のPCにCUDAを入れていなかったことを思い出したので、自宅でもCUDAが使えるように導入をすることにしました。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。