2020/02/14 Updated by

からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室

python仮想環境の準備 (with GPU)


[前提条件]

python + 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. conda promptを起動して、condaが生成した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 dl_book15 とする。 tensorflow や pytorch との親和性から python 3.6 を使うこと。
  4.     (base) C:\Users\nitta>  conda create -n dl_book15 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 dl_book15  
    
  7. tensorflow 2 GPU 版をインストールする。(tensorflow2では cpu版もgpu版も同梱されているようだ)
  8.     (dl_book15) C:\Users\nitta>  pip install tensorflow==2.3.0        ← cuda 10.1に対応しているのはtensorflow-2.2 と 2.3。(かつてはGPU版は tensorflow-gpuだったがtensorflowに統合された)
    
  9. よく使うモジュールのインストール
  10.     (dl_book15) C:\Users\nitta>   pip install scipy scikit-learn pillow h5py matplotlib pandas  
    
  11. 自然言語関係のモジュールのインストール
  12.     (dl_book15) C:\Users\nitta>  pip install nltk  
    
  13. 自然言語(word2vec)関係のモジュールのインストール
  14.     (dl_book15) C:\Users\nitta>  pip install gensim  
    
  15. OpenCVのインストール
  16. condaとpipを混ぜるとよくない場合があるので、opencv もpipで次のようにしてインストールした。

      pip install opencv-python
    
  17. Janomeのインストール
  18.   pip install janome
    
  19. jupyter を起動して、ブラウザ経由でこの環境のpythonを利用する。
  20.     (dl_book15) C:\Users\nitta> jupyter notebook
        
    

準備 (python 仮想環境の設定)

  1. G:\マイドライブ\deeplearning\dl_book15\ を ipynb ファイルを置くフォルダとする。
  2. Anaconda PowerShellを起動し、その中でpythonの仮想環境をdl_book15をコピーして作成する。
  3. 
    
      
  4. 3章で GraphViz を使うのでインストールする。

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
    授業で配布するプリントを参照して下さい。
    
  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)を使う。



  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/