この記事について
WindowsでJupyter NotebookによるKeras開発環境を構築するためのツールインストール方法について記載します。
インストール
Anacondaのインストール
ダウンロード
下記サイトより、Anaconda (miniconda)をダウンロードして、任意のフォルダにインストールします。
Miniconda
Anacondaの仮想環境を作成します。スタートメニューからAnaconda3 -> Anaconda Promptを起動します。
仮想環境の作成
Anacondaでは仮想環境を構築することができます。これにより、バージョン違いのフレームワークを使い分けるなどを行いたい場合に管理が行いやすくなります。今回は、keras実行用の仮想環境を構築するため、起動後、以下のコマンドで「mykeras」という名前の仮想環境を作成します。
(C:\Anaconda3) C:\Users\username> conda create -n mykeras python=3.6
作成に成功すると、'conda info --envs'で環境一覧を確認できます。
(C:\Anaconda3) C:\Users\username>conda info --envs
# conda environments:
#
mykeras C:\Anaconda3\envs\mykeras
仮想環境をアクティベートします。(mykeras)と仮想環境の名称が表示されていれば成功です。
(C:\Anaconda3) C:\Users\username> activate mykeras
(mykeras) C:\Users\username>
Jupyter NotebookとKerasのインストール
(mykeras)になっていることに注意して、下記コマンドをAnaconda Promptに入力します。
(mykeras) C:\Users\username> conda install notebook
(mykeras) C:\Users\username> conda install keras
可視化ライブラリ(matplotlib)をインストールします。(Option)
(mykeras) C:\Users\username> conda install matplotlib
(mykeras) C:\Users\username> conda install graphviz
(mykeras) C:\Users\username> conda install pydot
これで構築は完了です。
Jupyter Notebookを起動する
スタートメニューより、Anaconda3 -> Jupyter Notebook(mykeras)をクリックします。ブラウザにJupyter notebookが表示されます。
補足
仮想環境について
condaで仮想環境を作成すると以下の場所に環境ごとのライブラリを保存するためのフォルダが作成されます。
C:\Anaconda3\envs
また、仮想環境をactivateすると、PATH等に一時的に実行中の仮想環境用のフォルダへのパスが追加されます。これにより、呼び出されるコマンドやライブラリを変更する仕組みになっています。
(mykeras) C:\Users\username> path
PATH=C:\Anaconda3\envs\mykeras;C:\Anaconda3\envs\mykeras\Library\mingw-w64\bin;・・・
matplotlibのマジックコマンド
matplotlibで描画したグラフを表示するためには、jupyter notebookのコード入力に以下のマジックコマンドを入力します。
%matplotlib inline
外部エディタでモジュールを編集する場合のマジックコマンド
読み込んでいるモジュールを外部エディタで編集した場合、デフォルトでは再読み込みされずに、編集が有効になりません。モジュールを実行毎に再読み込みするには、以下のマジックコマンドを入力します。
%load_ext autoreload
%autoreload 2