#本稿の目的
機械学習をやりたいと思って、色々試行錯誤した結果、windows10上でWindows Subsystem for Linux (WSL)を使い、ようやく機械学習の門をたたくことが出来ました！
今回行った機械学習は
googleが公開しているチュートリアルです。花５種の画像から機械学習と推論をすることができます。
https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/#5
実際に環境を構築していくと、その過程で苦労するところが多かったので、後進の方々が同じ轍を踏まない様に、ここにそのステップを残していこうと思います。
#前提条件
- OS:windows10
- メモリ:16GB
- CPU:i3-8100
#前編の内容
https://qiita.com/tanabee111/items/6418904f68977c9e863d
ざっくり言うと、WSLを頑張って(windowsに)インストールしてます
#中編（本稿）の内容
- 仮想環境(venv)のインストール
- 仮想環境の設定
時間取れなくて、記事書ききれませんでした汗
残りは後編でやります！
では、中編！進めていきます！
#仮想環境(venv)のインストール
仮想環境用のパッケージvenvをインストールします。
pyvenvやpipenv、virtualenvなど仮想環境管理ツールは似ているようなものが多いですが、
今回はpython3系（python3.3以降）で標準パッケージになっているvenvを使います。
ただ、これ、標準パッケージなので、インストール要らない気もします。
（不要でも、まぁインストールできるならしとけ派と、変なことはやらずにインストールしない派がいると思うので、ここはおまかせします。この次の手順の仮想環境の設定でエラー出たら、インストールするくらいでもいいかも）
$sudo apt-get install python3-venv
でインストールがされるはずです。
これで仮想環境を作る用意ができました。
venv: Python 仮想環境管理
#仮想環境の設定
仮想環境を設定するディレクトリを作成します。
この時点でWSLのrootディレクトリは
C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\Packages\CanonicalGroupLimited.UbuntuonWindows_79rhkp1fndgsc\LocalState\rootfs\home\WSLでのアカウント名
になっていると思います。
この状態で、
$mkdir test_tensorflow
を実行することで、そのrootディレクトリ直下にtest_tensorflowというディレクトリが作られます。
そしたら、
$cd test_tensorflow
を実行して、そのディレクトリに移動しましょう。
$python3 -m venv venv
で仮想環境を作成します（-mはpython3のオプションコマンドでpython path以下のモジュールをscriptで実行することを意味します）
また、ややこしいことしちゃってますが、最初のvenvがコマンドで、
最後のvenvがtest_tensorflow直下に作成する仮想環境フォルダ名です。
ディレクトリ名はvenvじゃなくてもいいですが、仮想環境ということがわかりやすいので、venvにしました。
次に、作成した仮想環境は今のままでは活性化していないので、
$source bin/activate
を実行することで、活性化(activate）します。
活性化すると、↓図のように、コマンドラインの文頭に(venv)がつきます
また、実行されるpythonがこのvenv内のものをつかっているを確認するために以下のコマンドを実行して、
以下の図のようにvenv/bin以下のpythonが出力されていれば、成功です。
最後に、仮想環境の活性化を終了するときは
$deactivate
です。これで、文頭の(venv)が消えて、通常のコマンドラインになります。
ちょっとボリューム少なかったですが、中編はここまでです。
正直ここまでくれば、自分と同じように躓いている人はもうチュートリアル見て、tensorflowできるかと思いますが、
来週、頑張って、後編書きます。
宜しくお願いします！
#後編の内容
- tensorflowのインストール
- tensor for poetsへの挑戦（うまくいった）
- tensorBoardのさわり