TensorFlow Probability（TFP）のインストールに嵌ったしまったので、その備忘録です。

１．Anaconda3のインストール
Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exeをダウンロードしてインストール。Pythonのバージョンは3.5-3.8であればいいようで(TFインストール)、Anaconda3のバージョンは特に気にしなくてもいいでしょう。

２．仮想環境の構築
以下のコマンドをAnaconda promptで入力する。

conda create -y --name tfp-gpu python=3.8 anaconda
conda activate tfp-gpu
pip install tensorflow-gpu==2.3.0
pip install tensorflow-probability
ipython kernel install --user --name=tfp-gpu --display-name=tfp-gpu

仮想環境の名前を”tfp-gpu”としています。Pythonのバージョンはサポートされる最新の3.8にしました。最新のTFP-0.11.1はTF-2.3.0までの対応なので、TFは2.3.0に指定する必要があります。一番下の行は、Jupyter-notebookへの登録です。私の場合、この環境ではTFのimportに失敗しました。TF-2.1までは成功していました。どうやら、次の最新のVisual Studioのインストールが必要のようです。

３．Visual Studioのインストール
ここからvc_redist.x64.exeをインストールしました。ここまでで、TFとTFPは正常に動くと思います。TFPのexample(例えばこれ)をダウンロードして正常に実行できることを確かめます。（Jupyter-notebookのkernelをtfp-gpuに選択する。）

４．GPUの設定
・NVIDIA GPU ドライバ 　
・CUDA-10.1　
・cuDNN SDK 7.6.x
をインストールします。これらのバージョンは必ず守る必要があります。cuDNN SDKはダウンロードして展開して、”C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1″の同名のフォルダにコピーします。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include

この３つを”システムのプロパティ”→”環境変数”からシステムの環境変数のPathに追加します。TFのGPUサポートもご覧ください。このサポートにある”C:\tools\cuda\bin”は私の環境には無いので省略。。

５．GPUの確認
jupyter-notebookで以下のcodeを実行して、SUCCESSが出てくればOKです。

import tensorflow as tf 
if tf.test.gpu_device_name() != '/device:GPU:0': 
    print('WARNING: GPU device not found.')
else: 
    print('SUCCESS: Found GPU: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))