Tensorflow v1.0〜 keras2〜を入れる

関係ないですがtfって初期化遅くないですか？どうにかならないものか。
https://github.com/fchollet/keras/issues/1746

メモ書き程度だが、２点ほどエラーで引っかかった。
pip install tensorflowとnumpyのエラー。

バージョンが新しくなって過去コードはエラーになるものもある。kerasのConv2D関数など。
tensorflow：v1〜
keras：2.0.0〜

環境

ubuntu14
python2.7

cudaのバージョンを確認する

だいたいcuda7.5か8あたりを想定

nvcc -V

cudaバージョンに合わせてtensorflowを入れる

pip install tensorflow      # Python 2.7; CPU support (no GPU support)
pip3 install tensorflow     # Python 3.n; CPU support (no GPU support)
pip install tensorflow-gpu  # Python 2.7;  GPU support
pip3 install tensorflow-gpu # Python 3.n; GPU support 

これで見つからなかったので直接指定した

Tensorflow v1.0〜 keras2〜

sudo pip  install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

サンプルを動かす

tf.py

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print(sess.run(a+b))

実行してみる

tf.py

Helloと42が返ってくる

numpyエラーが出た場合

numpyの場所を探って指定されてる場所のフォルダ名を変える。

import numpy
numpy.__file__

mv numpy numpy_old
sudo pip install numpy

で　動いた

setuptoolsでエラーが出る場合

Could not import setuptools which is required to install from a source distribution.
Please install setuptools.

一回消して入れ直すとうまくいった。

pip uninstall setuptools
pip install setuptools

kerasを入れる

インストール

git clone https://github.com/fchollet/keras.git
cd keras
sudo python setup.py install
sudo pip install keras

kerasが動くことを確認

cd examples
python mnist_mlp.py

60000/60000 [==============================] - 7s - loss: 0.2438 - acc: 0.9251 - val_loss: 0.1072 - val_acc: 0.9669
Epoch 2/20
60000/60000 [==============================] - 5s - loss: 0.1016 - acc: 0.9692 - val_loss: 0.0834 - val_acc: 0.9737
Epoch 3/20
60000/60000 [==============================] - 5s - loss: 0.0748 - acc: 0.9776 - val_loss: 0.0769 - val_acc: 0.9779
Epoch 4/20
60000/60000 [==============================] - 5s - loss: 0.0599 - acc: 0.9819 - val_loss: 0.0808 - val_acc: 0.9777
Epoch 5/20
60000/60000 [==============================] - 5s - loss: 0.0501 - acc: 0.9846 - val_loss: 0.0780 - val_acc: 0.9792
Epoch 6/20
60000/60000 [==============================] - 5s - loss: 0.0428 - acc: 0.9870 - val_loss: 0.0778 - val_acc: 0.9826
Epoch 7/20
60000/60000 [==============================] - 3s - loss: 0.0367 - acc: 0.9893 - val_loss: 0.0945 - val_acc: 0.9799