2021/02/22 Updated by

Anaconda

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


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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


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。
  4.     (base) C:\Users\nitta>  conda create -n tf2_book4 python=3.6 jupyter 
    
  5. 作成したpython 環境に切り換える
  6.     (base) C:\Users\nitta>  conda activate tf2_book4  
    
  7. 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)
  8.     (tf2_book4) C:\Users\nitta>  pip install tensorflow        ← 現時点ではデフォルトで tensorflow-2.4.1 が因すとーるされるようだ
    
    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。

  9. 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。
  10. 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。
  11.     (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。

  12. matplotlib モジュールのインストール
  13.     (tf2_book4) C:\Users\nitta>   pip install matplotlib  
    

    3.2 章で必要となる。

  14. sklearn モジュールのインストール
  15.     (tf2_book4) C:\Users\nitta>   pip install scikit-learn  
    

    4.1 章で必要となる。

  16. janome モジュールのインストール
  17.     (tf2_book4) C:\Users\nitta>   pip install janome  
    

    5.12 章で必要となる。

  18. pandas モジュールのインストール
  19.     (tf2_book4) C:\Users\nitta>   pip install pandas  
    

    5.12 章で必要となる。

  20. jupyter を起動して、ブラウザ経由でこの環境のpythonを利用する。
  21.     (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