LoginSignup
3
6

More than 5 years have passed since last update.

(初心者)MacでTensorFlowのチュートリアル実施時の試行錯誤メモ

Posted at

はじめに

Tensorflowはチュートリアルであっても本質的に何をやっているのかの理解が難しい。
中の状態を確認しながら進めたい
ちょうど中身を確認しながら進めているウェブ記事()があったので
これを自分のところでも動かしたいと考えたのですが、簡単には動きませんでした。

本記事は、どうやって自分の環境で動かしたかを記したものになります。
Tensorflowの本質に関しては、新しい情報はなく、実施に関する情報です。

私の環境

  • OS: Mac OS X El Capitan (10.11)
  • Versions: python2.7.10 tensorflow0.9.0, numpy1.11.3
  • Pythonはpyenvで構築した環境を使用し、OSのものは使いませんでした。

チュートリアル実施

以下の記事を参考にチュートリアルを進めました。
各節は参考にしたページの節に合わせてあります。

インストール

  • pythonはpyenvでインストール
  • tensorflowはpipでインストール *1
  • matplotlibもpipでインストール(pip install matplotlib) *2

*1
以下の本家のページが参考になりました。
https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#pip_installation

export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py3-none-any.whl
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

*2
backendがmacosxだと動作しなかったのでTkAppに変更してあります。
詳しい記事はこちら。
http://qiita.com/Kodaira_/items/1a3b801c7a5a41c9ce49

変更前:backend : macosx
変更後:backend : Tkagg

データの読み込みと確認

plt.imshow(mnist.validation.images[0].reshape(28, 28), cmap = cm.Greys_r)のあとにplt.show()を実行する必要があります。このコマンドを実行することで、別ウィンドウに画像が表示されます。
以降も画像表示の際にはplt.show()が必要ですのでご注意を。

>>> from matplotlib import pylab as plt
>>> import matplotlib.cm as cm
>>> plt.imshow(mnist.validation.images[0].reshape(28, 28), cmap = cm.Greys_r)
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x11a540290>
>>> plt.show()  # ここ
<ここで画像が別ウィンドウで表示される>

1 + 2 = 3

特に問題なく動作しました。

y = x * w

私の環境では、以下のコードでは動きませんでしたので、以下のように変更しました。

変更前:sess.run(tf.initialize_all_variables)
変更後:sess.run(tf.initialize_all_variables())

画像を表示させる場合はplt.show()を忘れないでください。

正答率の確認

特に問題なく動作しました。

チュートリアルのコードを動かす

特に問題なく動作しました。

まとめ

流せるようになったので、まださわりの部分だけかと思いますが、ある程度、挙動の詳細を追えるようになりました。
今後は内容を詳細に追ってみたいと思います。

参考

3
6
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
3
6