Deep Learning に関する本「 Keras Deep Learning Cookbook」のプログラムを jupyter 上で実行するために、conda上に deep-graph という名前のpython実行環境を作った。
基本的には、Deep Learning のプログラムを動かすのに必要な python 環境を Windows 上に作り、 Visualization のパッケージを追加したものである。
conda create -n deep-graph python=3.6 jupyter および conda create -n gpu-graph python=3.6 jupyter
[注意]2019/07/24時点では deep-graph 環境のみ作成している。
(base) C:\User\nitta> conda activate deep-graph (deep-graph) C:\User\nitta> pip install ... ...
pip install pydot
[condaコマンドでバイナリを導入する] (deep-graph) C:\Users\nitta\Documents> conda install graphviz [pipコマンドでpython用モジュールを導入する] (deep-graph) C:\Users\nitta\Documents> pip install graphviz [環境変数PATHにgraphvizのバイナリのパスを追加する] バイナリの場所はAnacondaのディレクトリの下の ${Anaconda}/envs/deep-graph/Library/bin/graphviz にある。 (${Anaconda}の値は 自分は D:/sys/Anaconda3) [注意] 環境変数Pathの値を変更した場合はconda対話環境を起動し直す必要がある。
$ sudo apt-get install graphviz
[注意] これはまだやっていない。
Linuxの場合は ~/.keras/keras.json の記述を変更する。 Windowsでは C:/Users/nitta/.keras/keras.json の記述を変更する(nittaの部分は各ユーザ名)。
---変更前 { ... "backend": "tensorflow" } ---変更後 { ... "backend": "theano" }
$ pip install git+https://github.com/bstriner/keras-adversarial.git [kerasのバージョンの確認方法] $ pip show keras Name: Keras Version: 2.2.4 [kerasのバージョンを2.1.2に固定する方法] $ pip install keras==2.1.2
$ pip install image_utils