Udemyの【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門が8/31までのセールで1,200円（通常料金は14,400円）だったので、以前から興味があったTensorflowに挑戦してみることにした。
結局GPU版TensorFlowの環境構築できず・・・。
先に進めないのもアレなので、取りあえずCPU版TensorFlowの環境構築をして先に進むことにした。
（内心はとても悔しい・・・）
環境
OS : Windows 7 64bit
グラフィックボード : GeForce GTX 1050 Ti
Anaconda : 4.4.0 64bit
python : 3.6.1
CUDA : 8.0
cuDNN : 5.1(Windows7 64bit)
躓いたところ
TensorFlowのインストールでDLL load failedエラーが出る。
GPUサポートの有パッケージをインストールするところまでは進んだのだが、import tensorflowを実行するとエラーになる。
ImportError: DLL load failed: 指定されたモジュールが見つかりません。
やったこと（未解決）
1. cuDNNのDLLの保存。
「TensorFlowで使うためにはPATHが通った場所にDLLを置けば良いです．CUDA8 のディレクトリに放り込んでしまうが良いと思います」ということだったので、cudnn-8.0-windows7-x64-v5.1.zipを解凍したフォルダにあるファイルを、
cudnn64_5.dllをC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\binへ
cudnn.hをC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\includeへ
cudnn.libをC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64へ
にそれぞれコピーした。
2. Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージのインストール
Visual C++ 2015 redistributableのインストールが必要という情報もあったので、14.0.24212をインストールした。
3. Visual Studioのコンパイラを用意
Visual Studio 2015 Communityをインストール。
環境変数PATHにC:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\binを追加。
4. GeForce Game Ready Driverを最新版にアップデートした。
8/14にリリースされたバージョン385.26をインストールした。
5. CPU版のtensorflowをインストールしてみた。
pip install tensorflowでインストールしてからimportしたら正しくimportできている。
インストールのやり方自体は問題は無く、GPU周りの環境設定に問題がありそうなことが分かった。
