WindowsでGPU使って学習させてみた話

前回、colabがMaciに比べて早くて感動したので、GPUがすごいことにきがつきました。 なので、次に試しにWindows PCに入っているGPU(GTX 970)で試しに動かしてみることにしました。

Google colabが高速で驚いた話 - moamoa diary

• Tensorflow GPUのインストール
  Tensorflow Gpu :: Anaconda Cloud

conda create --name tf2-gpu
conda activate tf2-gpu
conda install tensorflow-gpu

ところが↑を実行すると以下のエラーが発生しました。 どうも現時点ではPython 3.8に未対応だったようで、Anaconda navigoatorで3.77にバージョンを変えました。

UnsatisfiableError: The following specifications were found
to be incompatible with the existing python installation in your environment:

Specifications:

  - tensorflow-gpu -> python[version='3.5.*|3.6.*|3.7.*|>=3.6,<3.7.0a0|>=3.5,<3.6.0a0']

あとは以下をインストールして、jupyterを起動させれば、GANの実行が可能でした。

conda install -c anaconda keras
conda install -c anaconda matplotlib 

試しに動作させてみると、16sとiMac(240)より15倍ほど高速なことがわかりました。 数年前とはいえ、数TFlopsを誇るGPUの方が高速でした。 ただ、結局colabよりも2倍くらい遅いので、これならばcolabの方が良いという結論です。 電気代もかからないですし。