TensorFlow(+Keras)がWindowsで簡単にインストールできた件

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GoogleのブログでTensorFlow 0.12 が Windows をサポートとあったので、試してみると簡単にできました。

実行環境

以前にインストールしたものになります。

  • Windows 10 Professional 64bit
  • Anaconda3 4.2.0 (Python 3.5) ⇒ CPU版、GPU版どちらでもpython3.5が必要
  • GeForce GTX 1070 ⇒ GPU版に必要
  • CUDA Toolkit 8.0 (8.0.44) ⇒ GPU版に必要
  • cuDNN 5.1 ⇒ GPU版に必要

CPU版でとりあえず試したい方はこちらより「Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.zip」をそのままイントールしてください。python3.5やJupyterなどがインストールされます。

Tensorflowのインストール

Windowsスタートメニュー ⇒ Anaconda3 (64-bit) ⇒ Anaconda Promptを立ち上げ、以下のpipコマンドを実行すると、CPU版、GPU版どちらもインストールできました。

  • CPU版
C:\> pip install tensorflow
  • GPU版
C:\> pip install tensorflow-gpu

インストールtensor.PNG

Jupyter操作方法

Anacondaをインストールするとブラウザ上でコードを編集・実行できるJupyterが一緒にはいります。コードをコピペで実行できるので、とりあえず動かすにはとても便利です。簡単な操作方法を書いておきます。

Windowsスタートメニュー ⇒ Anaconda3 (64-bit) ⇒Jupyter Notebook
で下のようにブラウザでJupyterが立ち上がります。

20170320_jupyter1.png

立ち上がったブラウザの右上の「New」の「python(default)」をクリックすると
下のような画面が出てきてきます。下のは1+2を計算させた例になります。

20170320_jupyter2.png

TensorFlow MNISTサンプルの実行

こちらからMNISTのサンプルをJupyterにコピペして実行すると計算されます。
※mnistのデータのダウンロードが最近重いことが多いので、途中で止まっているような感じに見えても、そのままおいてみてください。

CPU版とGPU版両方入れたのでどちらで計算されているかと思い、負荷を見てみると、どうやらGPU版で計算されていたようでした。

tensor.PNG

Kerasもインストール

簡単だったのでついでにKerasもインストールしてみました。
Anaconda Promptにもどって以下のコマンドでKerasはインストールでき、バックエンドは自動的にtensorflowになります。

C:\> pip install keras

公式の方からMNISTサンプルをJupyterにコピペして実行できました。

keras2.PNG

更新・追記など

<2017/3/20変更・追記>