Keras,TensorFlowの記事は、たくさんあるのであまり需要は無いと思いますが、毎回やり方を忘れて調べることになるので、備忘録のために書きました。
condaだけで構築しており、比較的簡単に仮想環境上に、インストールできると思います。
pipの記事は多いですが、pipとcondaを混ぜると、バージョンのコリジョンなど、結構な確率でトラブるので、Windowsユーザーには多少需要があるかなと思い、公開しました。
環境
- OS:Windows10 Home
- 仮想環境:Anaconda (Miniconda)
- Python3.5
- TensorFlow 1.10
- Keras 2.2.2
手順
Anacondaは、インストールが済んでいる前提です。
- 仮想環境構築
- TensorFlowインストール
- Kerasインストール
- Jupyterカーネルの登録
- 動作確認
1.仮想環境構築
仮想環境を構築します。
> conda create -n keras_work
作成した仮想環境を有効にします。
※必ず、activateを忘れずに行いましょう。
> activate keras_work
(keras_work) conda install python=3.5 numpy matplotlib jupyter
2.TensorFlowインストール
2018/10/24時点では、1.11が最新でしたが、condaでは1.10が入りました。
condaが、すべてバージョン管理してくれるので簡単です。
(keras_work) conda install tensorflow
3.Kerasインストール
以下のコマンドを打つだけです。
バージョンを指定したい場合は、keras=2.2.0など、指定しましょう。
(keras_work) conda install keras
4.Jupyterカーネルの登録
Jupyterから、kernelを変更できるようにします。
仮想環境の名前と異なりますが、わかりやすいようにバージョンを名前に入れました。
仮想環境にもバージョン情報を入れたかったのですが、構築時点で、どのバージョンがインストールされるのかわからなかったので、keras_workとしていました。
(keras_work) ipython kernel install --user --name keras222_tf110 --display-name keras222_tf110
5.動作確認
jupyter-notebookを立ち上げて
import numpy as np
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
以下のように表示されれば、okです。
b'Hello TensorFlow!'
おまけ：トラブル
・importエラー
import numpyを行うと、importエラーが発生していました「ImportError: No module named 'numpy'」。root環境にjupyterが入っているので、仮想環境にJupyterを入れないでいたら、モジュールが正常にインポートできませんでした。
対応としては、「(keras_work) conda install jupyter」でインストールして、カーネルを再登録して「(keras_work) ipython kernel install --user 、、、」、jupyter-notebookを立ち上げなおしたら、正常に動作しました。