Tensorflow をダウンロードしてインストールする方法 Jupyter ノート

このチュートリアルでは、インストール方法を説明します TensorFlow アナコンダ Windows。 TensorFlow の使用方法を学習します。 Jupyter ノート。 Jupyter ノートビューアです。

TensorFlow のバージョン

TensorFlow は、複数の CPU と GPU にわたる計算をサポートしています。つまり、計算をデバイス間で分散して、トレーニングの速度を向上させることができます。並列化により、トレーニング アルゴリズムの結果を取得するために数週間待つ必要がなくなります。

Windows ユーザーにとって、TensorFlow は 2 つのバージョンを提供します。

• CPU のみをサポートする TensorFlow: マシンが NVIDIA GPU で実行されない場合は、このバージョンのみをインストールできます
• GPU をサポートする TensorFlow: より高速な計算を行うには、TensorFlow GPU 対応バージョンをダウンロードできます。このバージョンは、強力な計算能力が必要な場合にのみ意味があります。

このチュートリアルでは、TensorFlow の基本バージョンで十分です。

ご注意: TensorFlow は MacOS では GPU サポートを提供しません。

続行方法は次のとおりです

MacOS ユーザー:

• Anacondaをインストールする
• Tensorflow と依存関係をインストールするための .yml ファイルを作成する
• 起動する Jupyter ノート

Windows

• Anacondaをインストールする
• 依存関係をインストールするための .yml ファイルを作成する
• pip を使用して TensorFlow を追加する
• 起動する Jupyter ノート

Tensorflow を実行するには Jupyter、Anaconda 内に環境を作成する必要があります。つまり、Ipythonをインストールすることになります。 Jupyter、および TensorFlow をマシン内の適切なフォルダーに保存します。これに加えて、必要なライブラリを XNUMX つ追加します。 データサイエンス：「パンダ」。 Pandas ライブラリは、データ フレームの操作に役立ちます。

Anacondaをインストールする

ダウンロード アナコンダ バージョン4.3.1（ Python 3.6）適切なシステム。

Anacondaは、以下のいずれかに必要なすべてのライブラリを管理するのに役立ちます。 Python またはR。こちらを参照してください Anaconda をインストールするチュートリアル

.ymlファイルを作成してTensorflowと依存関係をインストールします

それは、

• アナコンダのパスを見つける
• 作業ディレクトリを Anaconda に設定します
• yml ファイルを作成します (MacOS ユーザーの場合、TensorFlow はここにインストールされます)
• ymlファイルを編集する
• ymlファイルをコンパイルします
• アナコンダをアクティブ化する
• TensorFlow をインストールする (Windows ユーザーのみ）

ステップ1） アナコンダを見つけて、

最初に行う必要があるのは、Anaconda のパスを見つけることです。

TensorFlow に関するチュートリアル中に使用する必要なライブラリを含む新しい conda 環境を作成します。

Windows

あなたがある場合 Windows ユーザーは、Anaconda プロンプトを使用して次のように入力できます。

C:\>where anaconda

このパス内に新しい環境を作成したいので、Anaconda がインストールされているフォルダーの名前を知りたいと思っています。 たとえば、上の図では、Anaconda が Admin フォルダーにインストールされています。 あなたにとっては、それは同じにすることができます。つまり、Admin またはユーザーの名前です。

次に、作業ディレクトリを c:\ から Anaconda3 に設定します。

MacOSの

MacOS ユーザーの場合は、ターミナルを使用して次のように入力します。

which anaconda

Anaconda 内に新しいフォルダーを作成する必要があります。 パイソン, Jupyter と TensorFlow。 ライブラリとソフトウェアをインストールする簡単な方法は、yml ファイルを作成することです。

ステップ2） 作業ディレクトリを設定する

yml ファイルを作成する作業ディレクトリを指定する必要があります。

前に述べたように、これは Anaconda 内にあります。

MacOS ユーザーの場合:

ターミナルはデフォルトの作業ディレクトリを次のように設定します。 ユーザー/USERNAME下の図からわかるように、anaconda3 のパスと作業ディレクトリは同一です。MacOS では、最新のフォルダが $ の前に表示されます。ターミナルは、この作業ディレクトリにすべてのライブラリをインストールします。

テキスト エディタ上のパスが作業ディレクトリと一致しない場合は、ターミナルに cd PATH と記述することでパスを変更できます。 PATH は、テキスト エディターに貼り付けたパスです。 PATH を「PATH」で囲むことを忘れないでください。 このアクションにより、作業ディレクトリが PATH に変更されます。

ターミナルを開き、次のように入力します。

cd anaconda3

Windows ユーザー (Anaconda3 の前のフォルダーを確認してください):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

または、「where anaconda」コマンドで得られるパス

ステップ3） ymlファイルを作成する

新しい作業ディレクトリ内に yml ファイルを作成できます。

このファイルは、TensorFlow を実行するために必要な依存関係をインストールします。 このコードをコピーしてターミナルに貼り付けます。

MacOS ユーザーの場合:

touch hello-tf.yml

hello-tf.yml という名前の新しいファイルが anaconda3 内に表示されるはずです

Windows ユーザー：

echo.>hello-tf.yml

hello-tf.yml という名前の新しいファイルが表示されます。

ステップ4） ymlファイルを編集する

yml ファイルを編集する準備ができました。

MacOS ユーザーの場合:

ターミナルに次のコードを貼り付けてファイルを編集できます。MacOSユーザーは 活力 ymlファイルを編集します。

vi hello-tf.yml

これまでのところ、ターミナルは次のようになります

入力します edit モード。 このモード内では、esc キーを押した後に次のことができます。

• 編集するには i を押してください
• wを押して保存します
• qを押してください！ やめること

編集モードで次のコードを入力し、escキーを押してから:wを押します。

ご注意: ファイルはケースです と 敏感なつもりです。 各意図の後には 2 つのスペースが必要です。

MacOSの場合

name: hello-tfdependencies:  
  - python=3.6  
  - jupyter  
  - ipython  
  - pandas  
  - pip:      
  - https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl

コードの説明

• name: hello-tf: yml ファイルの名前
• 依存関係:
• Python=3.6
• ジュピター
• イパイソン
• パンダ：インストール Python バージョン3.6、 Jupyter、Ipython、および pandas ライブラリ
• pip: インストール Python ライブラリ
  • https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Install TensorFlow from Google apis.

esc を押してから :q! を押します。 編集モードを終了します。

Windows ユーザー：

Windows には vim プログラムがないため、この手順を完了するにはメモ帳で十分です。

notepad hello-tf.yml

ファイルに以下を入力してください

name: hello-tfdependencies:  
- python=3.6  
- jupyter  
- ipython  
- pandas

コードの説明

• name: hello-tf: yml ファイルの名前
• 依存関係:
• Python=3.6
• ジュピター
• イパイソン
• パンダ: インストール Python バージョン3.6、 Jupyter、Ipython、および pandas ライブラリ

メモ帳が開くので、ここからファイルを編集できます。

ご注意: Windows ユーザーは次のステップで TensorFlow をインストールします。このステップでは、conda 環境を準備するだけです

ステップ5） ymlファイルをコンパイルします

次のコードを使用して .yml ファイルをコンパイルできます。

conda env create -f hello-tf.yml

ご注意: Windows ユーザーの場合、現在のユーザー ディレクトリ内に新しい環境が作成されます。

時間がかかります。 ハードディスクに約 1.1GB のスペースが必要になります。

In Windows

ステップ6） conda環境をアクティブ化する

ほぼ完了です。 これで 2 つの conda 環境ができました。

チュートリアル中に使用するライブラリを使用して、分離された conda 環境を作成しました。 これは推奨される方法です。 機械学習 プロジェクトには別のライブラリが必要です。 プロジェクトが終了したら、この環境を削除してもしなくても構いません。

conda env list

アスタリスクはデフォルトのものを示します。 環境をアクティブ化するには hello-tf に切り替える必要があります

MacOS ユーザーの場合:

source activate hello-tf

Windows ユーザー：

activate hello-tf

すべての依存関係が同じ環境にあることを確認できます。 これは重要です。 Python 使用する Jupyter と TensorFlow を同じ環境から取得します。 XNUMX つが同じフォルダーにない場合は、最初からやり直す必要があります。

MacOS ユーザーの場合:

which python
which jupyter
which ipython

任意： アップデートを確認できます。

pip install --upgrade tensorflow

ステップ7） TensorFlow をインストールする Windows user

Windows ユーザーの場合:

where python
where jupyter
where ipython

ご覧の通り、2つの Python 環境。メインのものと、hello-tfで新しく作成されたもの。メインのconda環境にはTensorFlowがインストールされておらず、hello-tfのみがインストールされています。画像から、Python、Jupyter、およびipythonが同じ環境にインストールされていることがわかります。つまり、TensorFlowを Jupyter ノート。

pip コマンドを使用して TensorFlow をインストールする必要があります。それだけに Windows user

pip install tensorflow

Tensorflow をインポートする方法 Jupyter ノート

この部分はどちらのOSでも同じです。それでは、TensorFlow をインポートする方法を学びましょう Jupyter ノート。

TensorFlow は次のように開くことができます Jupyter.

ご注意: TensorFlow を開くたびに、環境を初期化する必要があります

次のように進めます。

• hello-tf conda 環境をアクティブ化する
• Open Jupyter
• テンソルフローをインポートする
• ノートブックの削除
• 閉じる Jupyter

ステップ1） condaをアクティブ化する

MacOS ユーザーの場合:

source activate hello-tf

Windows ユーザー：

conda activate hello-tf

ステップ2） Open Jupyter

その後、開くことができます Jupyter ターミナルから

jupyter notebook

ブラウザが自動的に開くはずですが、そうでない場合はターミナルから提供されるURLをコピーして貼り付けてください。URLはhttp://localhost:8888で始まります。

TensorFlow の内部 Jupyter ノートブックでは、作業ディレクトリ内のすべてのファイルが表示されます。新しいノートブックを作成するには、単に 新製品 と Python 3

ご注意: 新しいノートブックは作業ディレクトリ内に自動的に保存されます。

ステップ3） Tensorflow のインポート

ノートブック内では、TensorFlow をインポートできます。 Jupyter tf エイリアスを持つノートブック。クリックして実行します。以下に新しいセルが作成されます。

import tensorflow as tf

TensorFlow を使用して最初のコードを書いてみましょう。

hello = tf.constant('Hello, Guru99!')
hello

新しいテンソルが作成されます。おめでとうございます。 TensorFlow を正常にインストールするには、 Jupyter あなたのマシン上で。

ステップ4） ファイルを削除する

Jupyer 内の Untitled.ipynb という名前のファイルを削除できます。

ステップ5） 閉じる Jupyter

閉め方はXNUMX通りあります Jupyter。 XNUMX つ目の方法は、ノートブックから直接行う方法です。 XNUMX 番目の方法は、ターミナル (または Anaconda プロンプト) を使用することです。

Jupyter

のメインパネルで Jupyter ノートブック、クリックするだけです ログアウト

ログアウトページにリダイレクトされます。

ターミナルから

ターミナルまたは Anaconda プロンプトを選択し、ctr+c を XNUMX 回実行します。

初めて ctr+c を押すと、ノートブックをシャットダウンするかどうかを確認するメッセージが表示されます。 ctr+cを繰り返して確認します

正常にログアウトしました。

Jupyter メインの conda 環境を使用

将来使用するためにTensorFlowをjupyterで起動したい場合は、新しいセッションを開く必要があります。

source activate hello-tf

そうでない場合は、 Jupyter 見つかりません TensorFlow