機械学習のための数値計算ライブラリとして、Googleが公開している TensorFlow があります。
このライブラリを使用することでより簡単にニューラルネットワークを構築することができます。
今回はこのTensorFlow をAnacondaを利用してWindowsにインストールする方法を調べました。
Contents
TensorFlow とは
TensorFlowとはGoogleが公開している機械学習のための数値計算ライブラリです。
このライブラリを使用することによって、ディープラーニング・ニューラルネットワークの構築・学習をすることができます。
TensorFlowには次の二つがあります。
- Tensor Flow with CPU support only
- Tensor Flow with GPU support
これら二つの違いは名前の通り、CPUのみで計算を行うか、GPUも使用して計算を行うかの違いがあります。
TensorFlowはCPUだけでもある程度の処理までは可能です。
しかしある程度ど大規模なディープラーニングを行うためには、CPUだけでは力不足です。
そのため、大規模なディープラーニングを行う際はTensorFLow with GPU supportを使う必要があります。
実行環境
今回の実行環境を下に示します。
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種類 |
Versin |
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OS |
Windows 10 64bit |
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Anaconda |
Anaconda 5.2.0 |
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Python |
Python 3.6 |
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Tensor Flow |
TensorFlow 1.8.0 |
TensorFlow のインストール
仮想環境の作成
まず初めにPython の仮想環境を作成します。
- 「Anaconda Navigator」を起動する
- メニューの「Enviroments」タブを選択（下記図赤線）
- 「Creare」を選択（下記図青線）
- 「Create new enviroment」ウィンドが表示されるので、「Name」欄に環境名を入れ「Creae」ボタンをクリック
インストール(CPU support)
TensorFlow with cpu support のインストール方法を説明します。
- 作成した仮想環境欄の隣に、三角印があるのでこれをクリック。
- 「 Open Terminal 」をクリック（下記図赤線）。
- 表示された端末に下記のコマンドを入力する。
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1 |
>> pip install --upgrade tensorflow |
インストール（GPU support）
TensorFlow with GPU supportを利用するためにはTensorFlow以外に次のソフトウェアが必要です。TensorFlow with GPU supportをインストールする前に必要なソフトをインストールしてください。
インストールには下記記事を参考にしてください。
TensorFlow with GPU support のインストールはインストールするパッケージの名前が違うだけで、TensorFlow with cpu support と同じです。
下記コマンドを端末に入力します。
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1 |
>> pip install --upgrade tensorflow-gpu |
しかし、GPUを利用してTensorFlowを動かすにはこれ以外に、「CUDA」、「cuDNN」が必要です。
まとめ
- TensorFlowはGoogleが公開している機械学習のための数値計算ライブラリである。
- TensorFlowのインストールは端末で と実行する。
- TensorFlow のGPU supportもほぼ同様にインストールできるが、これ以外に「CUDA」、「cuDNN」をインストールする必要がある。
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