tensorflow をインストールした直後にインストールが出来ているか簡単に確認するプログラム

元のプログラムは、こちら
http://qiita.com/mochizukikotaro/items/7624b81af498317a0865

このプログラムを、アップデートし、python3 にも対応しました。

tf_sample_square_error.py

#! /usr/bin/python
#
#	tf_sample_square_error.py
#
#					Aug/07/2023
# ------------------------------------------------------------------
import sys
import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.disable_v2_behavior()
sys.stderr.write("*** start ***\n")

input_x = [[1.],[5.]]
input_y = [[4.],[2.]]

x = tf.placeholder("float", [None, 1])
y_ = tf.placeholder("float", [None, 1])

a = tf.Variable([1.], name="slope")
b = tf.Variable([0.], name="y-intercept")
y = tf.multiply(a, x) + b

init = tf.global_variables_initializer()

# 誤差関数
loss = tf.reduce_sum(tf.square(y_ - y))

# トレーニング方法は、勾配降下法を選択
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.03).minimize(loss)


with tf.Session() as sess:
	sess.run(init)
	print('初期状態')
	print('誤差' + str(sess.run(loss, feed_dict={x: input_x, y_: input_y})))
	print("slope: %f, y-intercept: %f" % (sess.run(a), sess.run(b)))

	for step in range(100):
		sess.run(train_step, feed_dict={x: input_x, y_: input_y})
		if (step+1) % 20 == 0:
			print('\nStep: %s' % (step+1))
			print('誤差' + str(sess.run(loss, feed_dict={x: input_x, y_: input_y})))
			print("slope: %f, y-intercept: %f" % (sess.run(a), sess.run(b)))
#
sys.stderr.write("*** end ***\n")
# ------------------------------------------------------------------

警告を出さないように実行するには、

export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2
./tf_sample_square_error.py

実行結果

tensorflow がインストールしてない時の実行結果

$ ./tf_sample_square_error.py 
Traceback (most recent call last):
  File "./tf_sample_square_error.py", line 9, in <module>
    import tensorflow as tf
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'

Arch Linux での tensorflow のインストール方法

sudo pacman -S python-tensorflow

確認した環境

$ uname -a
Linux shimizu 6.4.8-arch1-1 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Thu, 03 Aug 2023 16:02:01 +0000 x86_64 GNU/Linux

$ python --version
Python 3.11.3

$ python
Python 3.11.3 (main, Jun  5 2023, 09:32:32) [GCC 13.1.1 20230429] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
>>> tensorflow.__version__
'2.13.0'