ねころこの備忘録

僕の開発の手順とか実験結果とか感想とかをつらつら書き込んでいくお墓.僕の魂を成仏させるためのお墓です.お経(コメント)待ってます

TensorFlowの導入について

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TensorFlowとは,Googleが中心に開発している機械学習を行うためのライブラリです.

今日はそれの導入について書いておきます.

 

 

(追記)すでにTensorFlowが導入してある人はこの記事へ

 

www.nekorokomemordm.info

 

 

 

 

TensorFlowとは

TensorFlowとは,テンソル(多次元配列)の処理のフロー(流れ)を記述して,最後にまとめて実行することができるライブラリです.

 

具体的には,変数や定数などを宣言した後に,それらを用いて計算をすると宣言をします.そして,最後に計算を実行しろと命令を出すと,宣言したとおりに計算を行います.
最後に計算をするというのが特徴ですね.

これを用いて,深層学習をします.

まずは導入から.

 

 

導入(Windows)

 Windowsの場合は,Anacondaを使います.

www.anaconda.com

 

Anacondaは2019/01/18時点では,Python3.7を選びます.

インストールは特に書くことがないです.

 

次にGUIで仮想環境を構築します.

「Anaconda Navigator」を起動して,[Environments]→[Create]→[Create new environment]で,[Name]はすきにしてください.
[Packages]は[3.5]で,[Create]を押せばそのうちできます.

 

次に,右向きの▲を押して,[Open Terminal]をクリックします.

すると,コマンドプロンプトが起動するので,

CPU版のTensorFlowなら[pip install --upgrade tensorflow]

GPU版のTensorFlowなら[pip install --upgrade tensorflow-gpu]

でインストールができる.ただし,GPU版なら,CUDAとcuDNNが必要になるので,自分で調べてね.

次は,Jupyter Notebookとその他のライブラリをインストールします.

[conda install jupyter]

[conda install -c conda-forge opencv]

 

これで,Jupyterが動いて,PythonでTensorFlowがインポートできれば導入完了.

インポートはCPU,GPU関係なく,[import tensorflow as tf]

とかで.

 

ちなみに簡単な計算をさせてみたいなら,

import tensorflow as tf

a = tf.Variable(1, name = 'a')
b = tf.constant(1, name = 'b')
c = tf.assign(a, a + b)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run([c, a]))
    print(sess.run([c, a]))

 

 で動かせる.

 

導入(Ubuntu)

Ubuntu使ってる人は,やり方わかるだろうし,頑張って.

 

 

なんて冗談で,Ubuntuは基本的に流れが同じで,Pythonのバージョンを合わせて,TensorFlowをインストールして,必要ならJupyter Notebookをインストールすればすぐにできそう(やってない).

 

 

 

実際に動かしていくのはまた今度やっていきます.

現場で使える! TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法 (AI & TECHNOLOGY)

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