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[TensorFlow] TensorFlow on Windows GPU版インストール方法

前回、TensorFlowの環境を作るために、Anacondaをインストールしました

[Anaconda] Anaconda for Windowsインストール方法
http://h-sao.com/blog/2017/03/29/how-to-install-anaconda-for-windows/

その続きで、TensorFlow GPUバージョンを入れたいと思います

わたしの環境は以下です

Windows10 x64
NVIDIA GeForce GTX 960
Anaconda 4.3.1 For Windows

はじめに…

TensorFlow公式サイトのインストール方法では、残念ながらうまく動作させることは出来ませんでした…(´・ω・`)

~~Installing TensorFlow on Windows~~
（公式サイトだけど、2017/4/10時点、わたしの環境ではダメだった）
~~https://www.tensorflow.org/install/install_windows~~

どこを見たら良いかというと、TensorFlowのGitHubの方 です…！！！
ここ見るべし(。-`ω-)ｸﾜﾜｯ

TensorFlow-Github-Install_Windows tensorflow/tensorflow/docs_src/install/install_windows.md
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/docs_src/install/install_windows.md

今回の全インストールログは、わたしのGistにアップしておきました
→ Install_log_on_Windows_for_TensorFlow_GPU.log

では、やった手順を記載します！

1) NVIDIA CUDA Toolkit をインストールする

TensorFlowにはCPU版とGPU版が提供されています

CPUのみでも動くのですけど
開発環境の構築というのはなんともめんどくさいので
最初に出来る事をやっとくことにします

まずは、CUDA のインストール
※CUDAとは、GPUを活用するための開発環境です
　GPUを使うには、NVIDIAのCUDAを入れる必要があります

CUDA Installation Guide for Microsoft Windows
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/
2017/4/10時点の NVIDIA CUDA Toolkit のバージョンは 8.0.61 です (Windows10)
1.3GBありました！

わたしは Visual Studio 2017 を入れているのですが、まだサポートされてないよ って出ました

NVIDIA の公式によると、2017/4/10時点では
Visual Studio 2015 の VC++14.0 まで対応しているみたいです

NVIDIAのドライバも更新されるため、何度かチラチラと画面が黒くなりますが
それ以外は特に問題もなく、Toolkitのインストールは完了します

2) NVIDIA Developer Membership に登録する

さて、続いて cuDNN をインストールする必要があります

cuDNN は The NVIDIA CUDA Deep Neural Network library の略
つまりCUDAのライブラリ群です

NVIDIA cuDNN - GPU Accelerated Deep Learning
https://developer.nvidia.com/cudnn

cuDNNをダウンロードするには、NVIDIA Developer Membership に登録する必要があります（登録だけなら、お金は要らなかった）
登録時に簡単な Survey がありますので、良しなに記載しておきます

登録完了すると、速攻で

「Please confirm your email to join the Accelerated Computing Developer Program」

という件名のメールが飛んできました
中のリンクをクリックしたら、登録完了です

こんな感じで NVIDIA Developer Membership への登録は瞬殺で終わりました

3) NVIDIA cuDNN をインストールする（正確にはパスを通す）

登録が済んだら、cuDNN をダウンロード出来ます
※ここでもまた、Survey があります(^^；

先ほどインストールした CUDA Toolkit は 8.0 なので、それに対応した ~~cuDNN v6.0~~ を選択！

2017/4/17追記：
cuDNN6.0には後程記述する cudnn64_5.dll が入っておらず
現時点ではTensorFlowのインポートでエラーが出ます
cuDNN v5.1 をダウンロードして、回避しました
scimprさん、教えて下さってありがとうございました

落としてきたのはただのZIPファイルなので、展開し、好きなディレクトリに設置します
わたしの場合は、 D:\Library\cuda というディレクトリを作って置きました

もしくは、cuda と cuDNN のバージョンは必ず一致しないと行けないようなので
cudaのインストールパス
（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin）
に手コピーするのも、一つの手らしいです
cudaディレクトリにコピーした人はパスを設定しなくていいので、以下は飛ばしてください

このパス（わたしの場合、D:\Library\cuda\bin）が Anaconda 環境から見えるように、Windowsのパスを設定しておきます
パスを通すのくらいは…と思いましたが、ついでにキャプチャは取ったので、それだけ載せておきますね

コントロールパネルのシステムを開く

システムプロパティの環境設定を開く

自分の環境設定のパスを編集する

パスを新規追加

一応、パスが通ってることを path コマンドでチェックしとく

ま、こんな感じです

4) TensorFlow on Windows (GPU) のインストール

いよいよ TensorFlow のインストールを行います

最初に、Anaconda Promptを開いて、環境をTensorFlow用のやつに変えておきます（前回の記事で書いたやつです）

activateコマンドで環境を切り替えておく

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#Change env

(C:\utils\Anaconda3) D:\dev\anaconda>activate tensorflow

(tensorflow) D:\dev\anaconda>

(以下、失敗手順も含んでいます)

pip コマンドを使ってTensorFlow　GPU をインストールする
（実はこの動作は 2017/4/10現在、間違っています）

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# Installed TensorFlow (1st time, error occurred.)

(tensorflow) D:\dev\anaconda>pip install --upgrade tensorflow-gpu
Collecting tensorflow-gpu
  Downloading tensorflow_gpu-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl (43.1MB)

（中略）

Successfully installed appdirs-1.4.3 numpy-1.12.1 packaging-16.8 protobuf-3.2.0 pyparsing-2.2.0 setuptools-34.3.3 six-1.10.0 tensorflow-gpu-1.0.1

（中略）

FileNotFoundError: [WinError 2] The system cannot find the file specified: 'C:\\utils\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\lib\\site-packages\\setuptools-27.2.0-py3.5.egg'

(tensorflow) D:\dev\anaconda>

Tensorflowのインストールは出来ましたが、一番最後、なにやらファイルが無いとエラーが出ています
よくわからない(￣▽￣)

インポートの動作確認してみますが、うまくいってないよう…

cudnn64_5.dllが無い って言われる

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# Check import version

(tensorflow) D:\dev\anaconda>python
Python 3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Feb 22 2017, 21:28:42) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:126] Couldn't open CUDA library cudnn64_5.dll
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:3517] Unable to load cuDNN DSO
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cufft64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library nvcuda.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library curand64_80.dll locally
>>> print( tensorflow.__version__)
1.0.1
>>> exit()

(tensorflow) D:\dev\anaconda>

あれ？
ちゃんとCUDA8.0 に対応した cuDNN6.0 を入れたのに…(´・ω・`)

良く見てみると、わたしの落としてきた cuDNN の DLL は cudnn64_6.dll
エラーが出てるDLLは cudnn64_5.dll

…もうGetできなくね？？？(;^_^A
。
。

暫定対応

~~調べてもよく判らなかったので~~
~~持ってるDLLのファイル名を変更して使うことにしました(*ﾉωﾉ)~~
~~なんか今後問題でそうですが、致し方なし…~~
誰か、解決策あるなら教えて下さい（T▽T）

2017/4/17追記：
scimprさんに教えて頂きました
cuDNN5.1を選ぶと、cudnn64_5.dll が入っていますので、ここに書いたコピー暫定対応はしてはいけません！
cuDNN5.1でも問題なく TensorFlow 1.1.0rc1 は動いています！！

再度、インポート動作確認

TensorFlowのバージョンは 1.0.1、インストールしまして、インポートでのエラーは出なくなりましたが…

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(tensorflow) D:\dev\anaconda>python
Python 3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Feb 22 2017, 21:28:42) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cudnn64_5.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cufft64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library nvcuda.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library curand64_80.dll locally
>>> print( tensorflow.__version__)
1.0.1
>>> exit()

(tensorflow) D:\dev\anaconda>

実はこの後、Hello TensorFlow! を表示しようとして、別の OpKernel エラーが大量発生します

E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel (‘op: “BestSplits” device_type: “CPU”‘) for unknown op: BestSplits

なんだよこれは…(。-`ω-)

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# Remained the same error too. (OpKernel error)

(tensorflow) D:\dev\anaconda>python
Python 3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Feb 22 2017, 21:28:42) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cudnn64_5.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cufft64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library nvcuda.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library curand64_80.dll locally
>>> hello = tf.constant('Hello tensorflow!')
>>> sess = tf.Session()
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:885] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 960
major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.253
pciBusID 0000:05:00.0
Total memory: 2.00GiB
Free memory: 1.64GiB
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:906] DMA: 0
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:916] 0:   Y
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:975] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 960, pci bus id: 0000:05:00.0)
>>> print(sess.run(hello))
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "BestSplits" device_type: "CPU"') for unknown op: BestSplits
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "CountExtremelyRandomStats" device_type: "CPU"') for unknown op: CountExtremelyRandomStats
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "FinishedNodes" device_type: "CPU"') for unknown op: FinishedNodes
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "GrowTree" device_type: "CPU"') for unknown op: GrowTree
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ReinterpretStringToFloat" device_type: "CPU"') for unknown op: ReinterpretStringToFloat
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "SampleInputs" device_type: "CPU"') for unknown op: SampleInputs
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ScatterAddNdim" device_type: "CPU"') for unknown op: ScatterAddNdim
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNInsert" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNInsert
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNRemove" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNRemove
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TreePredictions" device_type: "CPU"') for unknown op: TreePredictions
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "UpdateFertileSlots" device_type: "CPU"') for unknown op: UpdateFertileSlots
b'Hello tensorflow!'
>>> exit()

ここでようやく、インストールが上手く行ってないことに気が付きます(+o+)

よし、気を取り直して
公式サイトではなく、GitHubの方に書かれている、インストール方法 を参考にしてみます

さっき入れた TensorFlow1.0.1 をアンインストール

# Uninstalled TensorFlow

(tensorflow) D:\dev\anaconda>pip uninstall tensorflow-gpu
Uninstalling tensorflow-gpu-1.0.1:
  c:\utils\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\external\d3\d3.js
  c:\utils\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\external\d3\d3.min.js
  
（中略）

  c:\utils\anaconda3\envs\tensorflow\scripts\tensorboard.exe
Proceed (y/n)? y
  Successfully uninstalled tensorflow-gpu-1.0.1

再度、公式のGitHubの方に書かれているWindowsインストール方法を実施
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/docs_src/install/install_windows.md

※2017/4/10現在の情報です、正確には公式GitHubサイトを確認してください
> pip install –ignore-installed –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

# Re-install TensorFlow for Anaconda, it's best way for Anaconda/Windows user!

(tensorflow) D:\dev\anaconda>pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Collecting tensorflow-gpu==1.1.0rc1 from https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
  Downloading https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl (48.6MB)
    100% |################################| 48.6MB 26kB/s
Collecting werkzeug>=0.11.10 (from tensorflow-gpu==1.1.0rc1)
  Downloading Werkzeug-0.12.1-py2.py3-none-any.whl (312kB)
    100% |################################| 317kB 3.0MB/s
Collecting numpy>=1.11.0 (from tensorflow-gpu==1.1.0rc1)
  Using cached numpy-1.12.1-cp35-none-win_amd64.whl
Collecting protobuf>=3.2.0 (from tensorflow-gpu==1.1.0rc1)
  Using cached protobuf-3.2.0-py2.py3-none-any.whl
Collecting six>=1.10.0 (from tensorflow-gpu==1.1.0rc1)
  Using cached six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl
Collecting wheel>=0.26 (from tensorflow-gpu==1.1.0rc1)
  Downloading wheel-0.29.0-py2.py3-none-any.whl (66kB)
    100% |################################| 71kB 4.0MB/s
Collecting setuptools (from protobuf>=3.2.0->tensorflow-gpu==1.1.0rc1)
  Using cached setuptools-34.3.3-py2.py3-none-any.whl
Collecting packaging>=16.8 (from setuptools->protobuf>=3.2.0->tensorflow-gpu==1.1.0rc1)
  Using cached packaging-16.8-py2.py3-none-any.whl
Collecting appdirs>=1.4.0 (from setuptools->protobuf>=3.2.0->tensorflow-gpu==1.1.0rc1)
  Using cached appdirs-1.4.3-py2.py3-none-any.whl
Collecting pyparsing (from packaging>=16.8->setuptools->protobuf>=3.2.0->tensorflow-gpu==1.1.0rc1)
  Using cached pyparsing-2.2.0-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: werkzeug, numpy, six, pyparsing, packaging, appdirs, setuptools, protobuf, wheel, tensorflow-gpu
Successfully installed appdirs-1.4.3 numpy-1.12.1 packaging-16.8 protobuf-3.2.0 pyparsing-2.2.0 setuptools-34.3.3 six-1.10.0 tensorflow-gpu-1.1.0rc1 werkzeug-0.12.1 wheel-0.29.0

TensorFlowのバージョンは 1.1.0rc1 になりました
（2017/4/10現在）

Hello TensorFlow! の表示で動作確認

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# Hello TensorFlow!

(tensorflow) D:\dev\anaconda>python
Python 3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Feb 22 2017, 21:28:42) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello tensorflow')
>>> sess = tf.Session()
2017-04-07 17:55:06.792343: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-04-07 17:55:06.794854: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-04-07 17:55:06.795650: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-04-07 17:55:06.798303: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-04-07 17:55:06.798924: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-04-07 17:55:06.799553: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-04-07 17:55:07.171447: I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:887] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 960
major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.253
pciBusID 0000:05:00.0
Total memory: 2.00GiB
Free memory: 1.64GiB
2017-04-07 17:55:07.171652: I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:908] DMA: 0
2017-04-07 17:55:07.178823: I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:918] 0:   Y
2017-04-07 17:55:07.180026: I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:977] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 960, pci bus id: 0000:05:00.0)
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello tensorflow'
>>> exit()

これでOpKernelエラーは出なくなりましたし、GPU利用のログも出ていますね

name: GeForce GTX 960
major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.253
…

ほっ…(≧▽≦)

（おまけ）SSEのワーニングを消すには？

しかし良く見て！？
エラーは消えたけど、ワーニングは出てるよっ！？！？

どうやらこれについては、本家GitHub issue でも取りざたされています

“The TensorFlow library wasn’t compiled to use SSE instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations” in “Hello, TensorFlow!” program #7778
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7778

意味は、ソースからコンパイルし直したら、CPUが早くなるんじゃね？というお知らせの様です

うーん…GPUで動かしてるのにCPUを早くする？？よくわからんです

これは放置でも動作に問題ないらしいのですが、見たくない場合は、ログレベルを変更したら見えなくなると、issueに記載がありました

import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’]=‘2’

こんな感じですっきりしました
GPUの確認ログも消えちゃいますけど…

# Changed worning level

(tensorflow) D:\dev\anaconda>python
Python 3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Feb 22 2017, 21:28:42) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import os
>>> os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello tensorflow')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello tensorflow'
>>> exit()

とりあえず、TensorFlow on Windows (GPU) のインストールと、最初の動作確認は完了しました

作業の全ログはこちらに置いています…

Install_log_on_Windows_for_TensorFlow_GPU.log - Gist/h-sao
https://gist.github.com/h-sao/b7ab04b3ba3fe8a9e41ec8af76da7559

おつかれさまでした～

その他ポイント1：Anacondaではpipを使う

Anacondaでインストールする場合は、pipを使う（pip3 は無いみたい）

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(tensorflow) D:\dev\anaconda>pip3
'pip3' is not recognized as an internal or external command,
operable program or batch file.

その他ポイント2：Pythonのバージョンは3.5

Tensorflowは Python3.5系じゃないとだめ
3.6に入れようとしたら、怒られました試しに、CPU版にしても怒られました

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(tensorflow) D:\dev\anaconda>pip install tensorflow-gpu
Collecting tensorflow-gpu
  Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-gpu (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow-gpu

どうやら、pythonのバージョンは Windowsの場合3.5系でないと対応してないみたいです（2017/4/10現在）

（その他参考）

同じOpKernelエラー現象が出てる海外のも居た…
Installation log of Tensorflow 1.0 on Windows using pip
https://gist.github.com/apacha/a595c244f90a27aced56f67f7598d90d