今年になってTensorFlow1.0がリリースされてWindows上でも比較的安定して動くようですので、 Windows10 64bitが動いているデスクトップマシンとノートPCでTensorFlow1.0の実行環境を整備してみました.
情報はすべて2017/4/15のものです.
まずはTensorFlowのドキュメント確認
とりあえずTensorFlowのトップページを見てみます。
https://www.tensorflow.org/
一番上のタグにInstallという項目があるのでそこをクリックするとインストールに関する情報が出てきます。
この説明に従ってTensorFlow環境を構築していきます。
わかりやすい英語で書いてあるので読みやすいですが、開発中ということもありリンク先や記述にたまに間違いがあります
Anaconda(Python3環境)のインストール
私のPC環境:Windows10 Pro64bit
CPU: Intel Corei7-7700 3.6GHz
Memory: 32GB
GPU: NVIDIA GTX 1050
まずはOS選択でWindowsを選ぶ
TensorFlowのドキュメントにはGPU,CPU版があるよという説明があります。
GPU版はNvidia GPUとCudaが必要だよという説明がありますね。
その下に行くと、Pythonの環境をどうするかが書いてあります。 Anacondaがお手軽そうなので"Installing with Anaconda"という項目を読みます。 Anacondaのダウンロードサイトから https://www.continuum.io/downloads Anaconda 4.3.1をダウンロードし、インストールします。 コンソールから、
C:> conda create -n tensorflow
でtensorflowという名前の仮想環境を作ります。
これは、スタートメニューのAnaconda-> Anaconda Navigator -> Environments
からでも作れます。
私はこのGUIから仮想環境を作りました。その際、Pythonのバージョンの選択を3.5にしておきました。
ちなみにtensorflowという環境名は任意の名前でOKです。
すると、Anacondaが自動的に必要なパッケージをインストールしてくれます。
作成した仮想環境でjupyter notebookが使えるように Anaconda NavigatorのHomeで
Applications on “” ののところを先ほど構築した仮想環境に変更してjupyter notebookをインストールします。
これでpythonの環境構築は修了です。
TensorFlow本体のインストール
conda info -e
で作成した環境を確認する。
C:> activate tensorflow
(tensorflow)C:> # Your prompt should change
で構築した仮想環境をactiveにする。(もとに戻すにはdeactiveコマンド) 星印がついているのがactiveになっている環境です.
次に以下のコマンドでこの環境にTensorFlowをインストールします
pip install --upgrade tensorflow
GPU版は
pip install --upgrade tensorflow-GPU
で最新版がインストールできるようです。
バージョンを指定してインストールするにはtensorflowのページに書いてあるように パッケージ名を指定すればいいようです。
ちなみにGPU版をインストールするときはCPU版と別の仮想環境にインストールするように注意しましょう。
これであとは自動的にtensorflow本体と実行するのに必要なパッケージをインストールしてくれます。
私の環境では初めにこのpip install がうまく動かなかったので
pip install --upgrade -I setuptool
としてセットアップツールをインストールすると解決しました。
以上で環境構築は修了です。簡単ですね。
最後に正しくインストールされているかどうかの確認を行います。
コンソール上でPythonを起動して
>>> import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
これで、正しくHello, TensorFlow!が表示されればOKです。
次回はTensorFlowのドキュメントのdevelopタグに移ります
https://www.tensorflow.org/get_started/get_started
ここの"Getting Started With TensorFlow “を順を追って読んで、自分の環境でTensorFlowで簡単な機械学習を動作させてみます.