Anaconda

TensorFlow2 TensorFlow & Keras 対応プログラミング実装ハンドブック

“TensorFlow2 TensorFlow & Keras 対応プログラミング実装ハンドブック” のサンプルコードを jupyter notebook で実行するpython仮想環境。

前提条件

• OS: macOS Big Sur
• Anaconda がインストールされている。
• GPUなし
• TensorFlow 2 が現時点(2021/03/11)で 適応しているのは Pythonバージョンは3.5 〜 3.8 でCPU版 とのこと。したがって、最新版を使うことにした。
  • Python 3.8
  • TensorFlow 2.4.1

python + noo-GPU環境を生成する

1. Anaconda で python 3.X の環境がインストールされているものとする。(X ≥ 7)
2. 「ターミナル」を起動して、そのウィンドウの中で以下の作業を行う。
3. conda で新しい python 環境を作成する。 ここではpython環境の名前は tf2_book4 とする。 tensorflowの最新版を使いたいので python 3.8 を使うことにした。

    (base) C:\Users\nitta>  conda create -n tf2_book4 python=3.6 jupyter 

4. 作成したpython 環境に切り換える

    (base) C:\Users\nitta>  conda activate tf2_book4  

5. tensorflow 2 インストールする。tensorflow2では cpu版もgpu版も同梱されている)

    (tf2_book4) C:\Users\nitta>  pip install tensorflow        ← 現時点ではデフォルトで tensorflow-2.4.1 がインストールされるようだ

もし、バーションを指定したければ次のように指定すべし。

    (tf2_book4) C:\Users\nitta>  pip install tensorflow==2.4.1  

[自分へのメモ] 本の「3.1章 TensorFlow のインストール」の操作に相当する。 本ではtensorflowのバージョンを指定していないが、きちんと tensorflow のバージョンを指定した方がよいかも。

6. kerasはtensorflow2 に含まれるので、新たにインストールする必要はない。
7. numpy パッケージは、tensorflowパッケージ導入の際に対応するバージョンが導入されているので、新たにインストールする必要はない。

    (tf2_book4) C:\Users\nitta>  pip list | grep numpy  
    numpy      1.19.5    ← 既にインストールされていることがわかる。

    (tf2_book4) C:\Users\nitta>  pip install numpy        ← 新たにインストールする必要なし。

[自分へのメモ] 本の「2.2章 ライブラリのインストール」の操作に相当する。

8. matplotlib モジュールのインストール

    (tf2_book4) C:\Users\nitta>   pip install matplotlib  

3.2 章で必要となる。

9. sklearn モジュールのインストール

    (tf2_book4) C:\Users\nitta>   pip install scikit-learn  

4.1 章で必要となる。

10. janome モジュールのインストール

    (tf2_book4) C:\Users\nitta>   pip install janome  

5.12 章で必要となる。

11. pandas モジュールのインストール

    (tf2_book4) C:\Users\nitta>   pip install pandas  

5.12 章で必要となる。

12. jupyter を起動して、ブラウザ経由でこの環境のpythonを利用する。

    (tf2_book4) C:\Users\nitta>  g:  
    (tf2_book4) g:>  cd マイドライブ\tensorflow\boook4  
    (tf2_book4) g:\マイドライブ\tensorflow\book4> jupyter notebook