Python3でTensorFlow環境を構築してみましょう。
機械学習・ディープラーニングをしっかり理解することは難しいと思いますが、環境構築だけなら簡単です。
そもそも、環境構築しなければ、いろいろ試して勉強することもできないので、機械学習やディープラーニングの概念については、また考えるとして、とりあえず環境構築してみましょう。
TensorFlow環境の構築はいろいろ方法がありますが、今回は前回解説したAnacondaを使って環境構築してみたいと思います。
動作確認環境
- OS:OS X Yosemite 10.10.5
- pyenv 20150310
- anaconda3-2.5.0
環境構築手順
Anacondaを既にインストール済みの場合は「2.TensorFlowのインストール」からお読みください。
1.Anacondaをインストール
MacにおいてAnacondaをインストールするには、Pythonバージョン管理ツールである「pyenv」を経由します。
さっそく「pyenv」インストールしましょう。
#Homebrewでpyenvをインストール brew install pyenv #pyenvにパスを通す echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bash_profile echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile source ~/.bash_profile
つぎに「pyenv」経由でインストールできるAnacondaのバージョンを確認しましょう。
pyenv install -l | grep anaconda => ・・・(一部略) anaconda3-2.3.0 anaconda3-2.4.0 anaconda3-2.4.1 anaconda3-2.5.0
今回は「anaconda3-2.5.0」をインストールします。
pyenv install anaconda3-2.5.0 pyenv rehash
anacondaがインストールできたら、カレントディレクトリに適用してみましょう。
pyenv local anaconda3-2.5.0
適用されているか確認します。
pyenv versions => system * anaconda3-2.5.0 (set by /Users/Me/.pyenv/version)
anaconda3-2.5.0のまえに「*」がついていればOKです。
2.TensorFlowのインストール
では、ここから本題であるTensorFlowのインストールをしてきましょう。
まずTensorFlow用の環境を構築します。
Anacondaでは、condaというパッケージマネージャーが用意されており、condaは仮想環境管理も行うこともできます。
conda create -n tf python=3.5
上記のコマンドで「tf」という仮想環境が構築されました。
作成した「tf」という仮想環境に入ります。
source $PYENV_ROOT/versions/anaconda3-2.5.0/bin/activate tf
下記のコマンドで「Tensorflow」をインストールします。
conda install -c conda-forge tensorflow
では、インストールが正常に完了しているか試してみましょう。 公式サイトのテストをそのまま実行してみます。
$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
エラーができなければOKです。