“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。
[注意事項 (2021/Feb/22)] pip の TensorFlow パッケージは、 TensorFlow 1.x の場合は tensorflow (= non-GPU版) と tensorflow-gpu (GPU版) に別れていたが、 TensorFlow 2.x では tensorflow パッケージにnon-GPU版と GPU 版が同梱されるようになった。 しかし、まだ tensorflow-gpu パッケージも用意されているので python 仮想環境にtensorflowを インストールし直す場合はどのパッケージがインストールされているか必ず確認すること。 確認方法は Anaconda Powershell の中で "pip list"を実行ればよい。
[注意事項 (2022/Feb/22)] 2022/Feb/22 現在、手元のWindows PC (+ nVidia RTX2070) にインストールされているのは CUDA v10.1 + cuDNN である。 これに対応している python 3.6, tensorflow-2.3.0 をインストールすることにする。
(base) C:\Users\nitta> conda create -n tf2_book4 python=3.6 jupyter
(base) C:\Users\nitta> conda activate tf2_book4
(tf2_book4) 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。
[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。
(tf2_book4) C:\Users\nitta> pip list ... numpy 1.18.5 ← 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。
(tf2_book4) C:\Users\nitta> pip install matplotlib
3.2 章で必要となる。
(tf2_book4) C:\Users\nitta> pip install scikit-learn
4.1 章で必要となる。
(tf2_book4) C:\Users\nitta> pip install janome
5.12 章で必要となる。
(tf2_book4) C:\Users\nitta> pip install pandas
5.12 章で必要となる。
(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