目次
- はじめに
- Minicondaを使用して環境を準備する
1. はじめに
1.1 Anacondaが大規模な商用プロジェクトの場合には有償化
一部の商用利用者によるパッケージリポジトリへのダウンロードリクエストによるサーバーへの負荷が大きいため、
大規模な商用プロジェクト利用の場合は有償化したとのこと。
https://qiita.com/tfukumori/items/f8fc2c53077b234384fc
1.2 Anacondaにtensorflowがインストールできない問題にはまる
何度かAnacondaでtensorflowの環境を準備していたので、何も問題なくいくだろうと作業していたらハマった。
Packageの解決に時間がかかりすぎることで、インストールできない状態にはまった。
解決してはいないが、調べる中でどうやらpipとcondaを併用したことが理由の様。
併用すると環境が破壊される。
http://onoz000.hatenablog.com/entry/2018/02/11/142347
2. Minicondaを使用して環境を準備する
Minicondaとは
MinicondaはAnacondaの縮小版のようなPythonディストリビューション
https://dev.classmethod.jp/articles/difference-between-anaconda-and-miniconda/
2.1 インストール
Windows 10 64bit環境へ、以下のリンク先の以下のモジュールをダウンロードして、
インストールした。
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
| Python version | Name | Size | SHA256 hash |
|---|---|---|---|
| Python 3.8 | Miniconda3 Windows 64-bit | 57.0 MiB | 4fa22bba0497babb5b6608cb8843545372a99f5331c8120099ae1d803f627c61 |
2.2 Anaconda Prompt(Miniconda3)
コンソールはAnaconda Prompt(Miniconda3)を使用。
ここからはcondaコマンドを使用してCUIで環境を構築する。
2.3 condaコマンドの使い方
https://qiita.com/naz_/items/84634fbd134fbcd25296
https://qiita.com/yakisobamilk/items/867dce8e53824146ce05
2.4 手順
1. 環境の更新（ログを見てjupyter notebookが入っているか確認しておくとよい）
conda update conda
2. 仮想環境py3k(名前は何でもよい)を作成する
conda create -n py3k python=3.6
3. 作られた環境を確認する。-eは今ある環境を確認。
conda info -e
4. py3kに入る
conda activate py3k
5. tensorflowのインストール
conda install tensorflow
6. 環境にjupyter notebookが入っているか確認。-aは全ての情報を確認
conda info -a
7. jupyter notebookで使用するkernelに今作った環境を指定する。
ipython kernel install -user --name py3k
8.jupyter notebookを起動
今までadminで操作していた人は、このコマンドは通常ユーザーで実行したほうがよさそう。
何故ならjupyter notebookの起動rootがadmin領域になってしまうので。
jupyter notebook
なお、バインドするポートを変えたければ以下のように打てば簡単に変えられる。
jupyter notebook --port 9999
9. ブラウザで表示されたjupyter notebookのkernerlを変更
多分デフォルトだとlocalhostの8888でjupyter notebookのページが開く。
メニューバーの[カーネル]-[カーネルの変更]-py3kを選択する。
10. 適当にこのあたりのコードをjupyter notebookで動かしてみる。
（注意）TensorFlowは2.0以降APIが変わっている。適当にコードをコピってくると、API差分にはまってデバッグに時間がかかるので、公式チュートリアルなどから取ってきたほうがスムーズかも。
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification?hl=ja