TensorFlowの導入について

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TensorFlowとは，Googleが中心に開発している機械学習を行うためのライブラリです．

今日はそれの導入について書いておきます．

(追記)すでにTensorFlowが導入してある人はこの記事へ

TensorFlowとは，テンソル(多次元配列)の処理のフロー(流れ)を記述して，最後にまとめて実行することができるライブラリです．

具体的には，変数や定数などを宣言した後に，それらを用いて計算をすると宣言をします．そして，最後に計算を実行しろと命令を出すと，宣言したとおりに計算を行います．
最後に計算をするというのが特徴ですね．

これを用いて，深層学習をします．

まずは導入から．

Windowsの場合は，Anacondaを使います．

Anacondaは2019/01/18時点では，Python3.7を選びます．

インストールは特に書くことがないです．

次にGUIで仮想環境を構築します．

「Anaconda Navigator」を起動して，[Environments]→[Create]→[Create new environment]で，[Name]はすきにしてください．
[Packages]は[3.5]で，[Create]を押せばそのうちできます．

次に，右向きの▲を押して，[Open Terminal]をクリックします．

すると，コマンドプロンプトが起動するので，

CPU版のTensorFlowなら[pip install --upgrade tensorflow]

GPU版のTensorFlowなら[pip install --upgrade tensorflow-gpu]

でインストールができる．ただし，GPU版なら，CUDAとcuDNNが必要になるので，自分で調べてね．

次は，Jupyter Notebookとその他のライブラリをインストールします．

[conda install jupyter]

[conda install -c conda-forge opencv]

これで，Jupyterが動いて，PythonでTensorFlowがインポートできれば導入完了．

インポートはCPU，GPU関係なく，[import tensorflow as tf]

とかで．

ちなみに簡単な計算をさせてみたいなら，

import tensorflow as tf

a = tf.Variable(1, name = 'a')
b = tf.constant(1, name = 'b')
c = tf.assign(a, a + b)

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run([c, a]))
print(sess.run([c, a]))

で動かせる．

Ubuntu使ってる人は，やり方わかるだろうし，頑張って．

なんて冗談で，Ubuntuは基本的に流れが同じで，Pythonのバージョンを合わせて，TensorFlowをインストールして，必要ならJupyter Notebookをインストールすればすぐにできそう(やってない)．

実際に動かしていくのはまた今度やっていきます．

ろこらぼ