第一回 AI(google tensorflow(テンソルフロー)の開発環境構築)Anaconda3とtensorflowのインストール

 

こんにちは、これからGoogle社で最も実績にあるAI tensorflowをWindows10での開発環境の構築手順をご説明したいと思います。

1章:AnacondaをWindowsにインストールする手順する手順
Pythonにはたくさんの便利なライブラリが用意されており、高度な数値計算やデータ分析、機械学習などが簡単にできるようになっています。

しかしそれらのライブラリの多くはPythonに標準で付属しておらず、別途自分でインストールし、環境を整えなければいけません。
Pythonに慣れている人やすでに利用している人にとっては簡単ですが、初めての人にとって環境構築は意外と面倒くさいです。
そんな時におすすめなのが「Anaconda」です。
AnacondaはPython本体と、Pythonでよく利用されるライブラリをセットにしたPythonパッケージです。
AnacondaをインストールするだけでPython本体とライブラリがインストールされるため、環境構築がかなり楽になります。

実際のインストールの仕方は、下記を参照してください。
Anaconda3のインストール方法

2章:TensorFlowをWindowsにインストールする手順

実際のインストールの手順は、下記を参照してください。
tensorflowをwindows10にインストールする

*注意事項
上記サイトでのtensorflowのインストールでは、「jyputerLab」の「Terminal」上で「pip install –upgrate tensorflow」と記述してありますが
tensorflow 2.0.0がインストールされてしまいます。
出回っているチュートリアルを使用したければ、「pip install tensorflow==1.14.0」と入力をおすすめします。
tensorflow 2.0.0 では sessionやplacefolderが使用できなくなっておりますので、エラーが起きます。
コードの違いは、TensorFlow 1コードをTensorFlow 2に移行します を参照してください。
(Pythonではパッケージのインストールを簡単にするために、pipというパッケージ管理ツールが用意されています。)

ちなみに、tensorflowのバージョンの入れ替えは、tensorflowを削除して再インストールします。

(この際、base(root)ではなく、「tensorflow_cpu」を選択してください。「base(root)」を変更してもPyCharmエディター(第2回で説明)には関係ありません)

tensorflowの削除
「jyputerLab」の「Terminal」で
pip uninstall tensorflow -y
pip uninstall tensorflow-estimator -y
pip uninstall tensorboard -y
を実行し、Anaconda3をインストールした配下に下記の赤線で示されたフォルダが残っていたら削除しておいたほうが良いです。
その後、再びインストールしたいtensorflowのバージョンをインストールします。

tensorflowのバージョンが知りたければ、「jyputerLab」の「Terminal」で
「pip list」と入力すると下記のリストが表示されます。

*「jyputerLab」の「Terminal」で「conda install tensorflow」でもtensorflowをインストールできますが、正規版でないので行わないでください。
tensorflowの正規版はGitHub上でありますので、コピーしたい方は、gitをインストールした後、下記をを入力するとコピーされます。
「git clone –recurse-submodules https://github/tensorflow/」

「jyputerLab」の「File」->「New」->「Notebook」をひらいて下記のコードを入力し、「Shift+Enter」をおしてエラーが出なければtensorflowのインストールは完了です。

●tensorflow 1.14.0の場合
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
hello = tf.constant(‘Hello’)
print(sess.run(hello))


●tensorflow 2.0.0の場合
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.backend import eval

def examples(x,c):
return c
hello = tf.constant(‘tensorflow,Hello!’)
f = tf.function(examples)
print(eval(f([],hello)))

次回は、開発エディターのPyCharmのインストール設定方法をご説明いたします。

次に行きましょう!