【Deep Learning】WSLでTensorFlowをインストール
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前回はDeep Learningについて説明しました。
今回はDeep Learningを使うためにKerasをインストールします。
今回はDeep Learningを使うためにTensorFlowをインストールします。
※ KerasはTensorFlowに取り込まれたため、Keras自体はインストールしなくてもよくなりました。
Kerasとは
KerasはTensorFlowなどのDeep Learning用フレームワークのラッパー、すなわちDeep Learningを容易に扱えるようにするAPIです。
容易にモデルを構築できる一方で、複雑なモデルは構築できません。
Deep Learning入門にはぴったりです。
それでは、Kerasを使う準備をしましょう。
pyenvとAnacondaをインストール
※ 以下、Ubuntuの環境下を想定しています。
pyenvはpythonのバージョンを管理してくれるツール、AnacondaはPythonのディストリビューションの一つです。
まず、pyenvをインストールします。
次のコマンドを実行してください。
git clone https://github.com/yyuu/pyenv ~/.pyenv
これでgitからpyenvのリポジトリをコピーすることができます。
次に以下のコマンドを順番に実行してください。
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
これでパスを通すことができました。
pyenv --version
としてバージョンが表示されれば正しくインストールできています。
次に
pyenv install --list
を実行して”anaconda”から始まる行を探してください。
その中から好みのバージョン（ない人は最新のバージョン）をインストールします。
pyenv install anaconda3-5.3.1
終わったら
pyenv versions
を実行し、先ほどインストールしたAnacondaがあればOKです。
そして現時点ではWSLに元々インストールされているpythonが使われることになっているので、Anacondaを使うように設定します。
pyenv global anaconda3-5.3.1 pyenv rehash
その後
pyenv version
を実行し、AnacondaになっていればAnacondaの準備は完了です。
Deep Learningに必要なライブラリをインストール
まず、
conda create -n keras
を実行してください。
そうすることで、Kerasを使うための仮想環境を作成できます。
そしたら
source activate keras
を実行すると、先ほど作成した仮想環境に入ることができます。
プロンプトの先頭に「(keras)」と表示されていればOKです。
次に仮想環境でJupyter Notebookを使えるようにします。
Jupyter Notebookはプログラムの実行や実行結果を記録することができます。
データ解析などを行うときには非常に便利です。
Anacondaをインストールすれば使えるのですが、仮想環境で使おうとするとエラーがでるので仮想環境内でもインストールします。
conda install jupyter
ipython kernel install --user
終わったらTensorFlowとKerasをインストールします。
conda install tensorflow
インストールが終わったら
conda list
と打って、TensorFlowとKerasがあれば準備完了です。
Kerasを使ってみる
jupyter notebook
と打ってみてください。
普通だとブラウザが開くはずなのですが、WSLだと開きません。
一番下にURLが表示されるので、それをブラウザに打ち込みます。
開けたら「New」をクリックして、Python3を選択してください。
そしたらココに次のコードを書いてください。
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
書けたら「Kernel→Restart & Run All」を選択してください。
下に「b'Hello TensorFlow!'」と表示されれば動作確認は終了です。
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