2019/07//24 Updated by

Anaconda

Deep Learning のための python + Visualization 環境


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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。

deep-graph 環境を生成する

  1. conda を用いて新しい python 環境を作成する。環境の名前は CPU 版を "deep-graph" 、GPU 版を "gpu-graph" とした。
  2.     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。

  3. 新しいpython環境をactivateして、 "deep-graph" 環境には 「Deep Learnin のための python 環境」 と同じ、 "gpu-graph" 環境には 「Deep Learnin のための python + GPU 環境 (Windows)」 と同じパッケージをインストールしておく。
  4.     (base) C:\User\nitta> conda activate  deep-graph
        (deep-graph) C:\User\nitta> pip install ...
            ...
    
  5. pydot をインストールする。(2章以降で必要)
  6.     pip install pydot
    
  7. graphvizをインストールする。(3章以降で必要)
  8. Kerasのbackendをtensorflowから theanoに変更する。
  9. [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"
     }
    

  10. keras-adversarial をインストールする。
  11.     $ 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
    
  • image_utils をインストールする。
  •     $ pip install image_utils