condaによるサーバ上への仮想環境(pyenv:anaconda)上へのkeras導入(tensorflowバックエンド)

pyenvでanaconda2,3の仮想環境は導入済み。
　

Tensorflowの導入

• tensorflowインストール
  Anaconda install を使用
  (https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#pip-installation)

  $ conda create -n tf-cpu python=3.5
  $ conda install -c conda-forge tensorflow
  

　
　

• anaconda仮想環境の確認

  $ conda env list
  tf-cpu                *  ~/pyenv/versions/anaconda3-4.1.0/envs/tf-cpu
  root                     ~/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.0
  
  $ conda create -n tf-cpu python=3.5
  $ conda install -c conda-forge tensorflow
  

  　
  　

• 確認
  pythonシェルではインポート出来たが、ipythonでは読み込めない。condaの仮想環境ではなく、pyenv上の仮想環境のディレクトリを参照している模様。よく考えれば、そもそもconda上でipython入れてないのにipython動いてる時点で分かるのだが・・・

  $ ipython
  In [1]: import numpy
  In [2]: import tensorflow   
  error   
  

  　
  
  　

• 環境変数の追加
  .ipython/profile_default/startup/に適当なコードを書いておくと、起動時に自動で実行される模様。hoge.pyに以下を記載して追加

  > import sys
  > sys.path.append('~.pyenv/versions/anaconda3-4.1.0/envs/tf-cpu/lib/python3.5/site-packages/')
  

  　
  　
  　

• kerasの導入
  一行だけ。超簡単
  （https://keras.io/ja/#_2）

  > pip install keras
  

　
　

• 通常はsource activate tf-cpuで環境切り替えられるが、pyenv上だと絶対パスで指定しなければいけないらしく、面倒なのでailias化。バックエンドの変更などは、まだやってないし他に書かれている方もいたので略。

  $ tf-cpu
  $ ipython
  In [1]: import tensorflow
  In [2]: import keras
  Using TensorFlow backend.
  In [3]: 
  

  　
  　

おｋ。

pyenvとvurtialenvとpyenv-virtualenvとconda

（http://dackdive.hateblo.jp/entry/2015/12/12/163400）
に詳しく載っていたのでメモ
　

pyenv:

pythonのバージョン管理、バージョンごとに仮想環境を1つしかもてない
　

vurtialenv:

同一バージョンでの仮想環境を作れる
　

pyenv-virtualenv：

pyenvに任意の名前をつけれるようになったもの（らしい）
　

conda：

忘れたけど、どっかでcondaがpyenvの上位互換って見た気がするので、当面はこれを使用する予定。