Windows環境にTensorFlowを導入した

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こんにちは、おてらです。

最近業務で機械学習の案件に携わる機会が増えてきました。

増えてきたのはいいんですが、如何せん機械学習については素人なのでまだまだ勉強の日々が続いています。

というわけで機械学習について勉強してたらTensorFlowがいいよーとやたらWebで見るので自分が使ってるPCにインストールしました。

はじめに

TensorFlowの公式サイトによると、WindowsにTensorFlowをインストールする方法は2通りあるようです。

  1. そのままWindows上で pip コマンドを実行してインストールする方法
  2. Anacondaを利用してインストールする方法(公式サポートはなし)

Anacondaを利用してインストールする場合、TensorFlow公式のサポートはないようですが、Anacondaのコミュニティサポートはあるようなので問題はないでしょう。

ネットの他の記事を見てもAnacondaで環境構築しているケースが多いので私もAnacondaを利用する方で構築してみました。

環境

以下の環境にインストールしました。

種類 バージョン
OS Windows 10 64bit
CPU Intel® Core™ m3-6Y30 CPU @ 0.90GHz
メモリ 4GB
Anaconda 5.0.0
Python 3.6.6
TensorFlow 1.4.0

インストール手順

Anacondaのインストール

AnacondaのダウンロードページからPython3系のAnacondaをダウンロードします。

Anacondaのインストール先までのPathに日本語が含まれていると上手くインストールできないので注意です。

インストールするだけなのでここは割愛します。

Anacondaで仮想環境作成

Anaconda Navigatorを使えば簡単に仮想環境を作成することが出来るのでTensorFlow用の環境を作成します。

Anaconda Navigatorを起動すると以下の画面が表示されるので「Environments」を選択します。

 

続いて新たに仮想環境を作成するので「Create」をクリック。

 

仮想環境の名前をとりあえず「TensorFlow」にし、Pythonのバージョンを指定します。

TensorFlowはPython3.6には対応していないようなので3.5で作成したほうがいいかもしれませんが、とりあえず新しいやつで。(そこまで大きな影響はないだろうと個人的かつ安直な判断なのでみなさんは3.5で作成しましょう。)

 

これで何事もなくTensorFlow用の仮想環境が作成できました。非常に簡単ですね。

 

Homeに戻ってJupyter Notebookをインストールします。

こちらは必須ではないですが、その場でコードを実行して実行結果を確認しながらコーディングが可能なツールで、機械学習の分野ではよく使われているのでインストールしておきます。

マークダウン形式でドキュメントも残せるので非常に便利なツールです。

 

それでは早速作成した仮想環境のターミナルを開いてみます。

▶をクリックして「Open Terminal」を選択すればターミナルが起動します。

 

TensorFlowのインストール

ここまでくればあとはTensorFlowの公式サイトの通りにTensorFlowのインストールを行います。

インストールしたPCにはGPU環境がないので以下のコマンドでインストールしました。

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

GPU環境がある場合は以下のコマンドになります。

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

するとインストールが始まります。

インストール出来たら動作確認しましょう。

動作確認

こちらも引き続きTensorFlowの公式サイトの手順に沿って確認します。

先ほどのターミナルで以下のように実行し、「Hello, TensorFlow!」が表示されればOKです。

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensolFlow!')
>>> sess = tf.Session()
2017-11-09 16:24:26.176629: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello, TensolFlow!'
>>>

途中で出てるメッセージはエラーではなく「CPUの拡張命令を使えば処理速度がもっと早くなるよ~」というメッセージのようです。

 

ひとまずTensorFlowがきちんと動作しているところまでは確認できました。

次回は何か簡単に学習させてみたいと思います。

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