Kerasの環境をつくろう
pip install tensorflow
pip install tensorflow-gpu //GPUを使う場合
pip install keras
一応これでkerasを使うことができる。
しかし、これではkerasやtensorflowと干渉するモジュールを使うPythonを使う場合や異なるpythonのバージョンを使いたい場合など、いちいちパッケージの削除やインストールをし直す必要がる。
そこで、Pythonには仮想環境というものがある。
Python仮想環境とは？なぜ仮想環境を使うのか？
PythonのモジュールやパッケージをPythonのバージョンごとに分割させた環境。
「あるパッケージを使うには別のパッケージをインストールする必要がある」など、Pythonのパッケージには依存関係がある。また、Pythonのバージョンによっても対応してたり対応してなかったりする場合もある。
仮想環境を使わないと、Pythonで作られたソフトウェアなどによって同じシステムですでに作られた環境を破壊したりする必要も出てくる。
仮想環境の種類
Pythonの仮想環境にはいろいろある
- pyenv
- virtualenv
- venv
- anaconda
など
とりあえず、Python3系であればanacondaかvenvが一番使いやすいと思われる。今回はanacondaを使おう。
anacondaをインストールしよう。
anacondaは以下からダウンロードできる。
自分の環境に合わせてダウンロードするanacondaを選ぼう。
GUI環境がなくてウェブブラウザが使えない
wgetを使おう。
$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
なおこのコマンドはPython3.7、Linux 64bit版のインストーラーがダウンロードされる。
各自バージョンや環境に合わせてURLに適切なものを選ぼう。
インストール
Linuxの場合は以下のコマンドでインストールが開始される。
$ bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
ライセンス許諾などいろいろ聞かれるが、デフォルトの選択を選んでおけばだいたい問題はないと思う。
anacondaのコマンドたち
よく使うコマンドなので覚えておくといいかもしれない。
なお以下のコマンドはLinuxで使う場合である。Windowsとかだとちょっと違うかもしれない。
インストールされているパッケージを表示する
$ conda list
パッケージをインストールする
$ conda install keras
このコマンドはkerasがインストールされる。"keras"の部分をインストールしたいパッケージに変えれば、そのパッケージがインストールされる。
新しい仮想環境を構築する。
$ conda create -n hoge python=3.7
このコマンドは"hoge"という名前の仮想環境をPython3.7で構築する。
仮想環境に入る
$ conda activate hoge
hogeという仮想環境に入る
仮想環境から出る
$ conda deactivate
間違えてexitとか入力しないように注意しよう。
仮想環境の一覧を表示
$ conda env list
仮想環境を削除
$ conda env remove -n hoge
hogeという仮想環境が削除される。
改めて、Kerasを使って機械学習をする仮想環境を作ろう。
仮想環境を作ってその中に入ろう
$ conda create -n keras_env python=3.7
$ conda activate keras_env
1行目でkeras_envという仮想環境を作り、2行目でkeras_envに入る。
まず、Tensorflowをインストールしよう。
$ conda install tensorflow
GPUを使いたい人は
$ conda install tensorflow-gpu
そして、kerasをインストール。
$ conda install keras
動作確認的な
下のリンクにMNISTのサンプルコードがあるのでコピペして実行してみよう
おわりに
jupyter notebookをいい感じに使えるようにしたい。