Windows11のRTX3060でAnaconda環境にてTensorflowのGPU版を使う方法

Windows11でRTC3060をGPUに使っている環境で、Anaconda環境にてTensorflowのGPU版を使用可能にする環境構築の方法です。 Anaconda環境はじめメジャーなインストール方法やPATHの設定など細かいところは、検索で解決すると思い割愛させていただきました。
うまくGPU認識させるためのインストール順とその根拠の確認が重要です、その点について書いています。

OSとハードウェア

OS: windows11
Computer: Z4 G4(HP)
GPU: RTX3060(NVIDIA)
GPUを認識できたTensorFlow 関連のソフトウェアバージョン

上記のOSとハードウェアで動いた（GPU認識できた）ソフトウェアの組み合わせです。
Anaconda環境でのみの確認です。

Anaconda 環境
Python3.9.15
CUDA TOOLKIT 11.8
Visual studio 2022
cuDNN
tensorflow-2.9.1 (バージョン指定でGPU有でpython3.9.15に合わせる）
インストール順・考え方など

GPUを利用するには、GPUボード（通常はグラフィックカード）が物理的に必須です。
ソフトウェアはインストールやり直し作業だけですみますが、グラボをじゃんじゃん買い換えるわけにはいかないですよね。
なので、スタートはGPUのドライバから始めることにします。

Anaconda環境をインストール新環境はのちほど

最初にいわゆるAnaconda環境をインストールしておきます。
baseのみで大丈夫です、新たな環境などは後程インストールします。

NVIDIAのGPUドライバの最新版をインストール

今回はRTX3060の最新版をダウンロードインストールします。
ダウンロード画面に
バージョン: 527.56 WHQL　などの表記があるので、527.56　部分をメモしておきます。
ダウンロードインストールします。

CUDA TOOLKITの適切なバージョンを確認

NVIDIAのCUDA TOOLKITの適切なバージョンを確認します
このページを見ますhttps://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
CUDA Driver　の表を見ます。GPU　RTX3060ドライバのバージョンだと527.56ですので
CUDA 11.0 (11.0.3)　より上のバージョンが該当することが確認できます。　　 CUDA 11.0 (11.0.3)以上のバージョンであれば大丈夫なんだなと認識します。

ダウンロードはまだしません。ここで、自分のハードウェア環境とTensorflowとの各バージョンの組み合わせを判定します。
TensorflowでGPUを認識させるには、

GPUのバージョン
CUDAのバージョン
cuDNNのバージョン
Pythonのバージョンが事前に正しい組み合わせであることが必要です。
1.これら4種を正しい組み合わせでインストール
2.その組み合わせにマッチするTensorflowをインストール
という順でうまくゆきました。
Tensorflowを後からインストールするところが大切かなと思います。
という前提のもと、https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems　を見ます。
LINUX用のソースからビルドするための情報ページですが参考になります。
GPUのところを見ます。

適切なバージョン組み合わせを判定

当方環境の場合、CUDA 11.0 (11.0.3)　まで可能なので、CUDAのバージョンが最も新しいものを選択すると
一番上の
テンソルフロー-2.11.0
Python バージョン　 3.7-3.10
cuDNN 8.1
CUDA 11.2 が適応できるのではないか、と判断します。
ここで、NVIDIAから　CUDA TOOLKITのバージョン11.2とcuDNN 8.1 をダウンロードします。
Visual studio 2019のビルドツールのインストール

CUDA TOOLKITのインストールにはVisual studio のビルドツールのインストールが必要らしいので
Visual Studio のダウンロードサイトに移動します。
再頒布可能パッケージおよびビルドツールを選択します。
以下をダウンロードしてインストールします。
Microsoft Visual C++ 2022 再頒布可能ファイル
Microsoft Build Tools 2022　 https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/

CUDA TOOL KIT をインストール

ダウンロード、インストールします。 cuDNN 7.6 をダウンロード、配置、環境変数にpath設定ダウンロード、解凍、それぞれをCUDA TOLLKITのディレクトリにコピーします。
.dllファイルのPATHを設定します。

Anaconda環境の新しいものを作成

ここでAnaconda環境を用意します
Python バージョン　 3.9.15で新規環境を作成
Anaconda環境にTensorflowのGPU版をインストール
tensorflow-2.11.0をバージョン指定でインストールします。
conda コマンドでインストールします。
まず、

conda search tensorflow

を入力します。すると、いろんなバージョンが出力されます

Loading channels: ...working... done
# Name                       Version           Build  Channel
tensorflow                     1.7.0               0  pkgs/main
tensorflow                     1.7.1               0  pkgs/main
tensorflow                     1.8.0               0  pkgs/main
tensorflow                     1.8.0      haa95532_0  pkgs/main
tensorflow                     1.9.0 eigen_py35hb0e21f4_1  pkgs/main
tensorflow                     1.9.0 eigen_py36h0b764b7_1  pkgs/main
tensorflow                     1.9.0 gpu_py35h0075c17_1  pkgs/main
tensorflow                     1.9.0 gpu_py36hfdee9c2_1  pkgs/main
tensorflow                    1.10.0 eigen_py35h38c8211_0  pkgs/main
tensorflow                    1.10.0 eigen_py36h849fbd8_0  pkgs/main
tensorflow                    1.10.0 gpu_py35ha5d5ef7_0  pkgs/main
tensorflow                    1.10.0 gpu_py36h3514669_0  pkgs/main
tensorflow                    1.10.0 mkl_py35h4a0f5c2_0  pkgs/main
tensorflow                    1.10.0 mkl_py36hb361250_0  pkgs/main
tensorflow                    1.11.0 eigen_py36h346fd36_0  pkgs/main
tensorflow                    1.11.0 gpu_py36h5dc63e2_0  pkgs/main
tensorflow                    1.11.0 mkl_py36h41bbc20_0  pkgs/main
tensorflow                    1.12.0 eigen_py36h67ac661_0  pkgs/main
tensorflow                    1.12.0 gpu_py36ha5f9131_0  pkgs/main
tensorflow                    1.12.0 mkl_py36h4f00353_0  pkgs/main
tensorflow                    1.13.1 eigen_py36hf0a88a9_0  pkgs/main
tensorflow                    1.13.1 eigen_py37h2a8d240_0  pkgs/main
tensorflow                    1.13.1 gpu_py36h1635174_0  pkgs/main
tensorflow                    1.13.1 gpu_py36h9006a92_0  pkgs/main
tensorflow                    1.13.1 gpu_py37h83e5d6a_0  pkgs/main
tensorflow                    1.13.1 gpu_py37hbc1a9d5_0  pkgs/main
tensorflow                    1.13.1 mkl_py36hd212fbe_0  pkgs/main
tensorflow                    1.13.1 mkl_py37h9463c59_0  pkgs/main
tensorflow                    1.14.0 eigen_py36hf4fd08c_0  pkgs/main
tensorflow                    1.14.0 eigen_py37hcf3f253_0  pkgs/main
tensorflow                    1.14.0 gpu_py36h305fd99_0  pkgs/main
tensorflow                    1.14.0 gpu_py36heb2afb7_0  pkgs/main
tensorflow                    1.14.0 gpu_py37h2fabf85_0  pkgs/main
tensorflow                    1.14.0 gpu_py37h5512b17_0  pkgs/main
tensorflow                    1.14.0 mkl_py36hb88db5b_0  pkgs/main
tensorflow                    1.14.0 mkl_py37h7908ca0_0  pkgs/main
tensorflow                    1.15.0 eigen_py36h932cce6_0  pkgs/main
tensorflow                    1.15.0 eigen_py37h9f89a44_0  pkgs/main
tensorflow                    1.15.0 gpu_py36h2b26d6b_0  pkgs/main
tensorflow                    1.15.0 gpu_py37hc3743a6_0  pkgs/main
tensorflow                    1.15.0 mkl_py36h997801b_0  pkgs/main
tensorflow                    1.15.0 mkl_py37h3789bd0_0  pkgs/main
tensorflow                     2.0.0 eigen_py36h457aea3_0  pkgs/main
tensorflow                     2.0.0 eigen_py37hbfc5123_0  pkgs/main
tensorflow                     2.0.0 gpu_py36hfdd5754_0  pkgs/main
tensorflow                     2.0.0 gpu_py37h57d29ca_0  pkgs/main
tensorflow                     2.0.0 mkl_py36h781710d_0  pkgs/main
tensorflow                     2.0.0 mkl_py37he1bbcac_0  pkgs/main
tensorflow                     2.1.0 eigen_py36hdbbabfe_0  pkgs/main
tensorflow                     2.1.0 eigen_py37hd727fc0_0  pkgs/main
tensorflow                     2.1.0 gpu_py36h3346743_0  pkgs/main
tensorflow                     2.1.0 gpu_py37h7db9008_0  pkgs/main
tensorflow                     2.1.0 mkl_py36h31ad7c1_0  pkgs/main
tensorflow                     2.1.0 mkl_py37ha977152_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py37h04bc1aa_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py37h10aaca4_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py37h3bad0a6_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py37h48e11e3_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py37h856240d_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py37h936c3e2_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py37h952ae9f_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py37he40ee82_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py37he70e3f7_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py38h1fcfbd6_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py38h37f7ee5_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py38h3c6dea5_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py38h46e32b0_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py38h637f690_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py38h8557ec7_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py38h8c0d9a2_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py38ha39cb68_0  pkgs/main
tensorflow                     2.3.0 mkl_py38hd19cc29_0  pkgs/main
tensorflow                     2.5.0 eigen_py37hba85c30_0  pkgs/main
tensorflow                     2.5.0 eigen_py38h6b3c56f_0  pkgs/main
tensorflow                     2.5.0 eigen_py39hf7bd2bc_0  pkgs/main
tensorflow                     2.5.0 gpu_py37h23de114_0  pkgs/main
tensorflow                     2.5.0 gpu_py38h8e8c102_0  pkgs/main
tensorflow                     2.5.0 gpu_py39h7dc34a2_0  pkgs/main
tensorflow                     2.5.0 mkl_py37h99b934d_0  pkgs/main
tensorflow                     2.5.0 mkl_py38hbe2df88_0  pkgs/main
tensorflow                     2.5.0 mkl_py39h1fa1df6_0  pkgs/main
tensorflow                     2.6.0 eigen_py37h37bbdb1_0  pkgs/main
tensorflow                     2.6.0 eigen_py38h63d3545_0  pkgs/main
tensorflow                     2.6.0 eigen_py39h855417c_0  pkgs/main
tensorflow                     2.6.0 gpu_py37h3e8f0e3_0  pkgs/main
tensorflow                     2.6.0 gpu_py38hc0e8100_0  pkgs/main
tensorflow                     2.6.0 gpu_py39he88c5ba_0  pkgs/main
tensorflow                     2.6.0 mkl_py37h9623b36_0  pkgs/main
tensorflow                     2.6.0 mkl_py38hdc16138_0  pkgs/main
tensorflow                     2.6.0 mkl_py39h31650da_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 eigen_py310h3184f71_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 eigen_py37h326eb71_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 eigen_py38h0b14ea6_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 eigen_py39h9b0e0cb_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 gpu_py310h5cc41f4_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 gpu_py37h39c650d_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 gpu_py38he639981_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 gpu_py39h5ca5225_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 mkl_py310h517747f_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 mkl_py37h31f2aba_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 mkl_py38h6f30489_0  pkgs/main
tensorflow                     2.8.2 mkl_py39hfd350ca_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 eigen_py310h7e6dd96_1  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 eigen_py310hd297198_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 eigen_py37h2d80419_1  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 eigen_py37hd324010_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 eigen_py38h1fa63f8_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 eigen_py38h9efb3fa_1  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 eigen_py39h296740f_1  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 eigen_py39ha6ebefe_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 gpu_py310h5ade2b3_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 gpu_py310hdfba57f_1  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 gpu_py37h12a4f0f_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 gpu_py37h1b18eab_1  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 gpu_py38h46f8375_1  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 gpu_py38h4a6fda8_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 gpu_py39h05f4d00_1  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 gpu_py39hb21c0df_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 mkl_py310h0b323c9_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 mkl_py310h626feff_1  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 mkl_py37h6343fec_1  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 mkl_py37ha747b87_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 mkl_py38h7f03810_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 mkl_py38hff71f30_1  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 mkl_py39hb9887a6_0  pkgs/main
tensorflow                     2.9.1 mkl_py39hc9ebea8_1  pkgs/main
    

2.9.1をインストールします。 tensorflow 2.9.1 gpu_py39hb21c0df_0 pkgs/main　という行があります
※gpu_xxx とgpuで始まっているのがGPU版です。
conda install tensorflow=2.9.1=gpu_py39hb21c0df_0 というコマンドを入力してインストールします。

GPUが認識されているかをJupyter Notebookで確認

Jupyter Notebookで新しいnoteを作ります下記のコマンドを実行します。

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

を入力、実行します。
すると

[name: "/device:CPU:0"
 device_type: "CPU"
 memory_limit: 268435456
 locality {
 }
 incarnation: 17267306238140247226
 xla_global_id: -1,
 name: "/device:GPU:0"
 device_type: "GPU"
 memory_limit: 10069475328
 locality {
   bus_id: 1
   links {
   }
 }
 incarnation: 12118592969954587719
 physical_device_desc: "device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3060, pci bus id: 0000:21:00.0, compute capability: 8.6"
 xla_global_id: 416903419]

のような情報が出力されます。この中に device_type: “GPU” というブロックがあればGPUを認識しています。

まとめ

Tensorflow　は最後にインストールすること
conda search tensorflow　コマンドで一覧を出力し、gpu_で始まるGPU対応版をインストールすること
が重要と思います。失敗例では、Anaconda環境を作成後、conda install Tensorflowで最初にTensorflowをインストールしたら、他のバージョンと合わず失敗しました。

手順まとめ

GPUバージョン確認
CUDA, cuDNN, tensorflow GPUの組み合わせを確認・メモ　https://www.tensorflow.org/install/source
Visual studio のビルドツールインストール
CUDA toolkit インストール
cuDNN　インストール
Anaconda環境　Pythonのバージョン合わせて作成
conda search tensorflow してからのバージョン指定インストール
が近道かなと思います。
cuDNNのインストールや、Visual studio のビルドツールのインストール部分などの具体的な部分は検索するとたくさん情報があるので、割愛させていただきました。
おまけ

Kerasとかも　
```
conda install keras
conda install matplotlib
conda install scikit-learn
conda install pandas
```
などをインストールしました。

HOME

Samuraishockdo_pages

github pages

Windows11のRTX3060でAnaconda環境にてTensorflowのGPU版を使う方法

OSとハードウェア

GPUを認識できたTensorFlow 関連のソフトウェアバージョン

Anaconda 環境

インストール順・考え方など

Anaconda環境をインストール新環境はのちほど

NVIDIAのGPUドライバの最新版をインストール

CUDA TOOLKITの適切なバージョンを確認

適切なバージョン組み合わせを判定

Visual studio 2019のビルドツールのインストール

CUDA TOOL KIT をインストール

Anaconda環境の新しいものを作成

GPUが認識されているかをJupyter Notebookで確認

まとめ

手順まとめ

おまけ

Windows11のRTX3060でAnaconda環境にてTensorflowのGPU版を使う方法

OSとハードウェア

GPUを認識できたTensorFlow 関連のソフトウェアバージョン

Anaconda 環境

インストール順・考え方など

Anaconda環境をインストール 新環境はのちほど

NVIDIAのGPUドライバの最新版をインストール

CUDA TOOLKITの適切なバージョンを確認

適切なバージョン組み合わせを判定

Visual studio 2019のビルドツールのインストール

CUDA TOOL KIT をインストール

Anaconda環境の新しいものを作成

GPUが認識されているかをJupyter Notebookで確認

まとめ

手順まとめ

おまけ

Anaconda環境をインストール新環境はのちほど