tensorflowでGPUを使って学習させる設定

# はじめに

tensorflowで機械学習をする際、NVIDIAのGPUを学習に使用するためには設定をしなくてはならない。
この設定は、tensorflowのバージョンごとにCUDAやcuDNNで対応するバージョンを使用する必要がある。

**※追記※**

Anacondaを使い、`conda install`からCUDAやcuDNNを使えるようにtensorflowをインストールできることが分かった。これに関しては以下の記事を参照。

https://qiita.com/tatsuki1119/items/8429df809d4ac6bef757


## バージョン情報

tensorflow-2.6.0
python 3.7.13
コンパイラ：GCC 7.3.1
CUDA 11.2
cuDNN 8.1.1


### 参考

https://rupic.hatenablog.com/entry/2020/03/24/021455


### Python,tensorflow,CUDA,cuDNNのバージョン対応表はこちら

https://www.tensorflow.org/install/source?hl=ja#gpu

## CUDA ダウンロード

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

Archive of Previous CUDA Releases から過去バージョンを選択

win10用でインストーラをダウンロードして実行。インストールする。

システム環境変数に`CUDA_PATH`と`CUDA_PATH_Vxxx`が追加されていることを確認。

インストール完了しているかの確認で、以下コマンドを実行する。

```
where nvcc
```

```:出力
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin\nvcc.exe
```



## cuDNN ダウンロード

https://developer.nvidia.com/cudnn

アカウント等が必要、バージョンを選択してダウンロード。
バージョンはCUDAのバージョンに対応したものを使う。

ダウンロードして解凍した中身を、CUDAのインストールフォルダ内にコピペで移動する。
これは、ダウンロードしたzipを解凍し、`cuda`フォルダに入っているものを全選択してコピーする。
ペースト先は、上記の`where nvcc`で出てくるディレクトリの、`bin`の上位、バージョン表記のフォルダ内。

システム環境変数で`CUDNN_PATH`という名前で、値には`CUDA_PATH`と同じものを追加。
（つまり、`CUDA_PATH` `CUDA_PATH_Vxxx` `CUDNN_PATH`の3つの変数として同じPATHの値が設定されている状態。）

インストールできているかを以下コマンドで確認。

```
where cudnn64_8.dll
(インストールのバージョンによって微妙にファイル名が異なる可能性あり)
```



# tensorflowで確認

tensorflow-gpuを入れ、以下のコードを実行して、GPUが認識されているか確認。


```:cmd
pip install tensorflow-gpu==2.6.0
```


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


# 試しにmnistデータを学習してみる

仮想環境を新規作成し、Pythonを対応するバージョンにする（ここでは3.7.13）。

`tensorflow-gpu==2.6.0`でインストールし、以下のコードを実行してみる。

```python
import time
import tensorflow
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data()

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)

x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255

y_train = tensorflow.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tensorflow.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

start_time = time.time()  # スタート時間計測

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=RMSprop(),
              metrics=['accuracy'])


history = model.fit(x_train, y_train,
                    # batch_size=128,
                    epochs=10,
                    verbose=1,
                    validation_data=(x_test, y_test),
                    callbacks=[EarlyStopping(patience=1, verbose=1)])

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('loss:', score[0])
print('accuracy:', score[1])

end_time = time.time() - start_time  # 終了時間を計測
print("学習時間：", str(round(end_time, 3)), "秒でした。")
```

GPUを正しく認識し、使用できていればEpoch開始前に表示され、学習が行われる。