2020/02/14 Updated by

生成 Deep Learning

準備 (without GPU)


[前提条件] まずは、 本の 1.4 章 (p.30-p33) および github を参考にして、 GPUを使わない環境を構築する。

準備 (ソースコードのclone)

  1. 「ターミナル」を起動する。
  2. 「ターミナル」上で "git clone" コマンドを用いて、本のサンプルコードを github レポジトリから手元の PC に pull する。
  3. ターミナルを起動して git clone
    (base) ~ % mkdir -p Documents/book14/local     
    (base) ~ % cd Documents/book14/local     
    (base) local % git clone -b tensorflow_2 https://github.com/davidADSP/GDL_code.git    
    
  4. 今後はcloneしたフォルダ内で git pull すれば、いつでも最新版のコードにアップデートできる。
  5. ターミナルを起動して git pull
    (base) ~ % cd Documents/book14/local/GDL_code    
    (base) GDL_code % git pull    
    

準備 (python 仮想環境の設定)

  1. 「~/Docuemnts/book14/local/GDL_code にソースコードが展開されている」状況とする。
  2. 「ターミナル」を起動し、その中でpythonの仮想環境を作成する。
  3. まず、condaをアップデートする。
  4. conda のアップデート
    (base) ~ % conda update -n base conda     
    (base) ~ % conda update --all     
    
  5. python仮想環境 generative を作成する
  6. ターミナルで python仮想環境を作成する
    (base) ~ % cd ~/Documents/book14/local/GDL_code     
    (base) GDL_code % conda create -n generative python=3.7 ipykernel     
    
  7. [重要](Macでは必須)Macのanacondaでは conda activate でpython仮想環境を切り替えたときに環境変数 PATH が設定されないという問題がある。対策として、自動的に環境変数 PATH が設定されるように、ファイルを2個作成しておく。
  8. ターミナルで python仮想環境を作成する
    (base) ~ % conda activate generative     
    (generative) ~ % pushd $CONDA_PREFIX     
    (generative) generative % mkdir -p ./etc/conda/activate.d     
    (generative) generative % mkdir -p ./etc/conda/deactivate.d     
    (generative) generative % touch ./etc/conda/activate.d/env_path.sh     
    (generative) generative % touch ./etc/conda/deactivate.d/env_path.sh     
    エディタで2つのファイルを編集する。リンクからダウンロードしてもよい。
    (generative) generative % popd     
    (generative) ~ % conda deactivate     
    
    ${CONDA_PREFIX}/etc/conda/activate.d/env_path.sh
    #!/bin/zsh
    export PATH_BACK=$PATH
    export PATH=${CONDA_PREFIX}/bin:$PATH
    
    ${CONDA_PREFIX}/etc/conda/deactivate.d/env_path.sh
    #!/bin/zsh
    if [ -z "$PATH_BACK" ]; then
    else
        export PATH=$PATH_BACK
    fi
    
  9. python仮想環境 generative を作成し、必要なパッケージをインストールする。
  10. ターミナルで python仮想環境を作成する
    (base) ~ % cd ~/Documents/book14/local/GDL_code     
    (base) GDL_code % conda activate generative     
    (generative) GDL_code % pip install -r requirements.txt     
    
  11. 本のp.32 脚注(18) の指示では「python 3.7 を使うので、requirements.txt で指定されている grpcio のバージョンを1.24.3 に修正してからインストールする」となっているが、現時点(2020/02/14)でrequirements.txt には grpcio の記述がない。もし必要となったら後で以下のようにしてインストールすることにして、ここではインストールせずに先に進む。
  12.       pip install grpcio==1.24.3
      
  13. p.33 の記述によれば、本のサンプルプログラムを試すことができるように、仮想環境内で以下のコマンドを実行する必要がある。 これでjupyter の kernel として "Python 3" 以外に "generative" が選択可能になった。
  14.       python -m ipykernel install --user --name generative
      
  15. 3章で GraphViz を使うのでインストールする。
  16.   [Mac]
        brew install graphviz
    
      brew 実行中に自動でpip3 install graphviz を行うので、自分でやる必要はないようだ。
    

jupyter notebookの起動とアクセス

  1. Anaconda PowerShell で、この本のノートを作るフォルダに移動して、juypter を起動する。
  2. Anaconda PowerShell 内で jupyte notebook を起動する
    (base) ~ % cd Documents/book14     
    (base) book14 % conda activate generative     
    (generative) book14% jupyter notebook     
    
    
  3. ブラウザ(chrome推奨)を起動して http://localhost:8888 にアクセスする。パスワードを回避するには、juypter を起動した際に表示されるURL (http://localhost:8888/?token=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX)を使ってアクセスする。
  4. jupyter notebook 経由で ipynb ファイルをブラウザで開くときに、Kernel として "generative" を選択できるようになっている。

Yoshihisa Nitta

http://nw.tsuda.ac.jp/