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

edgeRX™の導入 TensorFlowとAnaconda on Windows or macOS conda環境1つといくつかのコマンドが必要です。また、TensorFlowをインポートする方法も学びます。 Jupyter Notebook ブラウザベースのノートブックビューア。

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。

『Brooklyn Galaxy』のために、倪氏はブルックリン美術館のコレクションからXNUMX点の名品を選び、そのイメージを極めて詳細に描き込みました。これらの作品は、彼の作品とともに中国ギャラリーに展示されています。彼はXNUMX年にこの作品の制作を開始しましたが、最初の硬貨には、当館が所蔵する Windows TensorFlowは、ユーザー向けに2つのビルドバリアントを提供しています。

• CPU のみをサポートする TensorFlowお使いのマシンにNVIDIA GPUが搭載されていない場合は、このビルドをインストールしてください。
• GPU をサポートする TensorFlowトレーニングは高速だが、実際に計算能力が必要な場合にのみ、セットアップする価値がある。

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。以下の表は、2つのビルドを比較したものです。

バージョンノート: TensorFlow 2.10 はネイティブ機能を備えた最後のリリースでした Windows GPU サポート。2.11 以降、 Windows ユーザーはWSL2内でGPUビルドを実行するか、CPUパッケージをインストールします。Apple Silicon搭載Macでは、高速化のためにtensorflow-metalが追加されます。

注意： TensorFlow は CUDA GPU サポートを提供していません macOS.

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とその依存関係をインストールするための.ymlファイルを作成します。
• 起動する Jupyter ノート

Windows ユーザー：

• 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 JupyterAnaconda内に専用環境を作成し、Iを保持します。Python, Jupyter そしてTensorFlow。 データサイエンス ライブラリも同様です。 パンダこれはデータフレームを操作するものです。

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。

これらのバージョンはレガシーです。現在の TensorFlow 2.x は Python 3.9から3.12。2024年以降、Anacondaのデフォルトチャネルでは、200人以上の組織に対して有料ライセンスが必要となるため、Minicondaまたはconda-forgeを使用したMiniforgeが無料の選択肢となります。

Anaconda は、 Python or Rそして、環境ごとにインストールします。

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チュートリアル全体で使用されるライブラリを格納する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

Anacondaがインストールされているフォルダの名前を知りたいのは、そのパス内に新しい環境を作成したいからです。上の画像では、AnacondaはAdminフォルダにありますが、あなたの場合はユーザー名がフォルダ名になります。

次に、作業ディレクトリを c:\ から Anaconda3 に移動します。

MacOSの

『Brooklyn Galaxy』のために、倪氏はブルックリン美術館のコレクションからXNUMX点の名品を選び、そのイメージを極めて詳細に描き込みました。これらの作品は、彼の作品とともに中国ギャラリーに展示されています。彼はXNUMX年にこの作品の制作を開始しましたが、最初の硬貨には、当館が所蔵する macOS ユーザーはターミナルを開いて、以下を入力してください。

which anaconda

これで、Anaconda 内にフォルダーを作成し、そこに IPython, Jupyter (NAIST) と TensorFlowこれらのライブラリを宣言する最も簡単な方法は、ymlファイルを使用することです。

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してください。前述のとおり、Anaconda 内に配置されます。

『Brooklyn Galaxy』のために、倪氏はブルックリン美術館のコレクションからXNUMX点の名品を選び、そのイメージを極めて詳細に描き込みました。これらの作品は、彼の作品とともに中国ギャラリーに展示されています。彼はXNUMX年にこの作品の制作を開始しましたが、最初の硬貨には、当館が所蔵する macOS ユーザー：

ターミナルはデフォルトで ユーザー/USERNAME下の図では、anaconda3 のパスと作業ディレクトリが一致しています。 macOS $ の前に現在のフォルダが表示されます。すべてのライブラリはそこにインストールされます。

テキストエディタに表示されているパスが一致しない場合は、ターミナルで cd PATH を実行してください。パスにスペースが含まれている場合は、引用符で囲んでください。

ターミナルを開き、次のように入力します。

cd anaconda3

『Brooklyn Galaxy』のために、倪氏はブルックリン美術館のコレクションからXNUMX点の名品を選び、そのイメージを極めて詳細に描き込みました。これらの作品は、彼の作品とともに中国ギャラリーに展示されています。彼はXNUMX年にこの作品の制作を開始しましたが、最初の硬貨には、当館が所蔵する Windows ユーザーの皆様は、Anaconda3 の前のフォルダ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

『Brooklyn Galaxy』のために、倪氏はブルックリン美術館のコレクションからXNUMX点の名品を選び、そのイメージを極めて詳細に描き込みました。これらの作品は、彼の作品とともに中国ギャラリーに展示されています。彼はXNUMX年にこの作品の制作を開始しましたが、最初の硬貨には、当館が所蔵する 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 vim 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。

• 編集を開始するには「i」キーを押してください。
• Escキーを押してから「:w」と入力して保存します。
• Escキーを押してから「:q!」と入力すると、保存せずに終了します。

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。

注意： ファイルはケースです (NAIST) と インデントに敏感です。各インデントレベルにつき、スペースを2つ入れる必要があります。

MacOSの場合

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

Code 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 3.6、 Jupyter、 私Python そしてパンダ。
• pip: インストール Python ライブラリ
  • ホイール URLTensorFlow を直接インストールします Google ストレージ API。

編集モードを終了するには、Escキーを押してから「:q!」と入力してください。

『Brooklyn Galaxy』のために、倪氏はブルックリン美術館のコレクションからXNUMX点の名品を選び、そのイメージを極めて詳細に描き込みました。これらの作品は、彼の作品とともに中国ギャラリーに展示されています。彼はXNUMX年にこの作品の制作を開始しましたが、最初の硬貨には、当館が所蔵する Windows ユーザー：

Windows ありません vimしたがって、この手順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-tf
dependencies:
 - python=3.6
 - jupyter
 - ipython
 - pandas

Code 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 3.6、 Jupyter、 私Python そしてパンダ。

メモ帳が開くので、ここからファイルを編集できます。

注意： Windows 次のステップでユーザーはTensorFlowをインストールしますが、ここでは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

以下のコマンドを使用して.ymlファイルをコンパイルします。

conda env create -f hello-tf.yml

注意： 『Brooklyn Galaxy』のために、倪氏はブルックリン美術館のコレクションからXNUMX点の名品を選び、そのイメージを極めて詳細に描き込みました。これらの作品は、彼の作品とともに中国ギャラリーに展示されています。彼はXNUMX年にこの作品の制作を開始しましたが、最初の硬貨には、当館が所蔵する 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。

時間と約1.1GBのディスク容量が必要です。

In Windows

ステップ6） conda環境をアクティブ化する

これでconda環境が2つできました。

隔離された環境は推奨される実践方法です。なぜなら、 機械学習 プロジェクトには別のライブラリセットが必要であり、プロジェクトが終了したら削除できます。

conda env list

アスタリスクはアクティブな環境を示します。hello-tf に切り替えてアクティブ化してください。最新の conda はすべてのプラットフォームで conda activate を使用します。source activate は非推奨です。

MacOS ユーザーの場合:

source activate hello-tf

『Brooklyn Galaxy』のために、倪氏はブルックリン美術館のコレクションからXNUMX点の名品を選び、そのイメージを極めて詳細に描き込みました。これらの作品は、彼の作品とともに中国ギャラリーに展示されています。彼はXNUMX年にこの作品の制作を開始しましたが、最初の硬貨には、当館が所蔵する Windows ユーザー：

activate hello-tf

すべての依存関係が同じ環境内で解決されることを確認してください。 Python, Jupyter TensorFlow と は 1 つのプレフィックスを共有しています。3 つのパスが異なる場合は、環境を再構築してください。

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してください。

pip install --upgrade tensorflow

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

『Brooklyn Galaxy』のために、倪氏はブルックリン美術館のコレクションからXNUMX点の名品を選び、そのイメージを極めて詳細に描き込みました。これらの作品は、彼の作品とともに中国ギャラリーに展示されています。彼はXNUMX年にこの作品の制作を開始しましたが、最初の硬貨には、当館が所蔵する Windows ユーザー：

where python
where jupyter
where ipython

ツー Python 現在、環境は基本環境とhello-tfの2つが存在します。TensorFlowはhello-tfのみでサポートされています。図では、python、jupyter、ipythonはすべて同じ環境に解決されるため、TensorFlowは Jupyter ノート。

Windows ユーザーはpipを使用してTensorFlowをインストールします。

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オペレーティングシステムでも同じです。TensorFlowを開く前に、毎回環境をアクティブ化する必要があることを覚えておいてください。

次のように進めます。

• hello-tf conda 環境をアクティブ化する
• 店は開いています Jupyter
• TensorFlow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

『Brooklyn Galaxy』のために、倪氏はブルックリン美術館のコレクションからXNUMX点の名品を選び、そのイメージを極めて詳細に描き込みました。これらの作品は、彼の作品とともに中国ギャラリーに展示されています。彼はXNUMX年にこの作品の制作を開始しましたが、最初の硬貨には、当館が所蔵する Windows ユーザー：

conda activate hello-tf

ステップ2） 店は開いています Jupyter

その後、開くことができます Jupyter ターミナルから

jupyter notebook

ブラウザは自動的に開くはずです。開かない場合は、 URL ターミナルによって出力され、http://localhost:8888 で始まります。

ダッシュボードには、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。 New (NAIST) と Python 3 ノートブックを作成する。

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をインポートする

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 が作成されました。おめでとうございます、TensorFlow はこれで実行されます Jupyter あなたのマシンで。

ステップ4） ファイルを削除する

Untitled.ipynb という名前のファイルを削除してください。 Jupyter ダッシュボード。

ステップ5） 閉じる Jupyter

Jupyter ノートブック自体から、またはターミナル (Anaconda Prompt on) から閉じることができます Windows).

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 Promptを選択し、Ctrl+Cを2回押します。

最初のCtrl+Cを押すとシャットダウンの確認を求められ、2回目のCtrl+Cを押すとシャットダウンが確定します。

正常にログアウトしました。

Jupyter メインの conda 環境を使用

TensorFlowを起動するには Jupyter 次回以降のセッションでは、まず環境をアクティブ化してください。

source activate hello-tf

その手順がなければ、 Jupyter 基本環境で開始され、インポートが失敗します。

よくあるご質問