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AnacondaのjupyterでTensorFlow環境を構築する方法【Mac版】

anacondaはディープラーニングを実装する上でかなり便利なツールだ。特にTensorflowなど特定のライブラリを使用するなら一番お手頃だろう。今回はディープラーニングのためにanaconda、その中に設置されているjupyterでTensorflowの使用環境を構築するやり方をまとめておきたい


PC、ツール環境
この記事ではMac版のPCを使うことを前提にしている。Macのバージョンと使用ツールは
Mac book air 10.12.3

Python 3.6

Anaconda 4.2.0

TensorFlow 0.12.0

MacはMacbookairを使用しており、これ以降のバージョンなら間違いなく使用できる。ツールはanacondaだけだ。jupyterはanacondaに付属しているので、あとはTensorflowをインストールするだけで環境は整う。



Anacondaのインストール
Anacondaはサイトから手順通りに従えば、すぐにインストールできる。インストール時間は20分くらい。


Tensorflowの環境設定
Anacondaの機能でTensorflow専用の仮想環境を作ることができる。anacondaではライブラリやPythonのバージョンなどを別々に管理して、専用の環境を作れる。

Anacondaがインストールできていれば、anaconda起動時の画面でAnaconda Navigatorがあるはずなので、それを起動する。

左のメニューの「Environments」を選択すると、仮想環境一覧が表示されるが、はじめは「root」という仮想環境のみが表示されている。


下側の「Create」をクリックすると仮想環境作成のメニューが表示されるので、わかりやすい名前を入れて作成(ここではtensorflowという名前にしました)そこでEnvironmentを選択。

f:id:trafalbad:20170310152357p:plain

右側に使用可能なライブラリが一覧で表示される。はじめは、numpyなどpython環境では必須のライブラリがないので、インストールをしておいた方がいい。



Tensorflowのインストール

ここからはTensorflowをインストールするので、Anaconda Navigator上で、先ほど作った「tensorflow」の横に三角のボタンが表示されている。そのメニューから「Open Terminal」を選択。

そこで以下のコマンドを入力すればTensorflowがインストールされる。

pip install tensorflow


"Successfully installed..."と表示されたら成功。

f:id:trafalbad:20170310152437j:plain

または「open termimal」が開けない場合は、Macにもとから備え付けられているtermimalで上のコマンドを入力すればOK
termimalはアプリケーションか→ユーティリティ→ターミナルで開ける。



jupyterでTensorflow環境を作る
仮想環境でTensorflowを作ったらanacondaに備え付けてあるjupyterで仮想環境を使用できるようにしてみる。

はじめはrootの環境でしかjupyterは使えない。そこで下の画面で、「Application
on」の部分をクリックし、Tensorflowを選択。

f:id:trafalbad:20170310152502p:plain

そうすると新しいTensorflow環境でのjupyterをインストールする画面が表示される。

そのjupyterをインストールすればanacondaのjupyterでTensorflowを使用できる環境は整った。



Tensorflowを試してみる
ここでTensorflowを実際に使えるか試してみよう。jupyterを起動し、右のNewから入力画面を表示。

f:id:trafalbad:20170310152629p:plain

そしたら以下のコマンドを入力してみる。

import tensorflow as tf

def x2_plus_b(x, b):
    _x = tf.constant(x)
    _b = tf.constant(b)
    result = tf.square(_x)
    result = tf.add(result, _b)
    return result
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run([x2_plus_b(2., 3.)])
    print(result) 

下のような出力結果がでてくれば、Tensorflowが無事使える環境が整った。
f:id:trafalbad:20170310152555p:plain

今回はAnacondaのjupyterでTensorflowを使用する方法を紹介した。Windows版だと多少違うと思うが、Macならこれで使えるようになるばずだ。

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