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TensorFlow(+Keras)がWindowsで簡単にインストールできた件

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GoogleのブログでTensorFlow 0.12 が Windows をサポートとあったので、試してみると簡単にできました。


実行環境

以前にインストールしたものになります。


  • Windows 10 Professional 64bit

  • Anaconda3 4.2.0 (Python 3.5) ⇒ CPU版、GPU版どちらでもpython3.5が必要

  • GeForce GTX 1070 ⇒ GPU版に必要

  • CUDA Toolkit 8.0 (8.0.44) ⇒ GPU版に必要

  • cuDNN 5.1 ⇒ GPU版に必要

CPU版でとりあえず試したい方はこちらより「Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.zip」をそのままイントールしてください。python3.5やJupyterなどがインストールされます。


Tensorflowのインストール

Windowsスタートメニュー ⇒ Anaconda3 (64-bit) ⇒ Anaconda Promptを立ち上げ、以下のpipコマンドを実行すると、CPU版、GPU版どちらもインストールできました。


  • CPU版

C:\> pip install tensorflow


  • GPU版

C:\> pip install tensorflow-gpu


Jupyter操作方法

Anacondaをインストールするとブラウザ上でコードを編集・実行できるJupyterが一緒にはいります。コードをコピペで実行できるので、とりあえず動かすにはとても便利です。簡単な操作方法を書いておきます。

Windowsスタートメニュー ⇒ Anaconda3 (64-bit) ⇒Jupyter Notebook

で下のようにブラウザでJupyterが立ち上がります。

立ち上がったブラウザの右上の「New」の「python(default)」をクリックすると

下のような画面が出てきてきます。下のは1+2を計算させた例になります。


TensorFlow MNISTサンプルの実行

こちらからMNISTのサンプルをJupyterにコピペして実行すると計算されます。

※mnistのデータのダウンロードが最近重いことが多いので、途中で止まっているような感じに見えても、そのままおいてみてください。

CPU版とGPU版両方入れたのでどちらで計算されているかと思い、負荷を見てみると、どうやらGPU版で計算されていたようでした。


Kerasもインストール

簡単だったのでついでにKerasもインストールしてみました。

Anaconda Promptにもどって以下のコマンドでKerasはインストールでき、バックエンドは自動的にtensorflowになります。



C:\> pip install keras

公式の方からMNISTサンプルをJupyterにコピペして実行できました。


更新・追記など

<2017/3/20変更・追記>