Machine Learning（機械学習）、Deep Learning（深層学習）のフレームワークとして今ダントツ人気の Google が提供する TensorFlow。この GPU版のインストール方法を説明しています。
前回、GPU環境の構築方法を説明しました。
TensorFlow（GPU版）と Keras のインストール方法 Part1
今回は、その次のステップとして Python環境の構築方法と、TensorFlowと Keras のインストール方法を具体的に解説していきます。
【２．Python環境構築とTensorFlowのインストール】
それでは TensorFlow （GPU版）をインストールする環境が整ったので、次にまず Anaconda のインストールを行います。この Anaconda で TensorFlow の実行に必要な Pythonパッケージをまとめてインストールすることができます。
以下から Anaconda のインストーラをダウンロードしてください。
https://www.anaconda.com/download/
そして、ダウンロードしたインストーラを実行すると、以下の画面が開きます。「Python3.6 version Download 64-Bit Graphical Installer」を選択してインストールを進めます。
２.２. Pythonの環境を作成
次に、Python の環境を作成します。Anaconda Navigator を起動させます。
Anaconda Navigator の左側のメニュー上で「Environments」をクリックします。
下側のメニューから「Create」をクリックします。
「Create new environment」の画面が出ますので、Name を例えば「tensorflow_gpu」と、Packagesは「Python」にチェックを付け、プルダウンより「3.6」を選択します。そして、「Create」ボタンをクリックします。
Python 3.6 の環境が作成されました。左のメニューの「Home」をクリックします。
「Application on」で今作成した「tensorflow_gpu」環境が選択されていることを確認し、「jupyterlab」の「Install」ボタンをクリックします。
インストールが完了すると、ボタンが「Lunch」に変わります。「jupyterlab」の「Lunch」ボタンをクリックします。
いま作成した「tensorflow_gpu」の環境上で、Jupyter が立ち上がりました。
前回、GPU環境の構築方法を説明しました。
TensorFlow（GPU版）と Keras のインストール方法 Part1
今回は、その次のステップとして Python環境の構築方法と、TensorFlowと Keras のインストール方法を具体的に解説していきます。
【２．Python環境構築とTensorFlowのインストール】
２.１. Anacondaのインストール
それでは TensorFlow （GPU版）をインストールする環境が整ったので、次にまず Anaconda のインストールを行います。この Anaconda で TensorFlow の実行に必要な Pythonパッケージをまとめてインストールすることができます。
以下から Anaconda のインストーラをダウンロードしてください。
https://www.anaconda.com/download/
そして、ダウンロードしたインストーラを実行すると、以下の画面が開きます。「Python3.6 version Download 64-Bit Graphical Installer」を選択してインストールを進めます。
２.２. Pythonの環境を作成
次に、Python の環境を作成します。Anaconda Navigator を起動させます。
Anaconda Navigator の左側のメニュー上で「Environments」をクリックします。
下側のメニューから「Create」をクリックします。
「Create new environment」の画面が出ますので、Name を例えば「tensorflow_gpu」と、Packagesは「Python」にチェックを付け、プルダウンより「3.6」を選択します。そして、「Create」ボタンをクリックします。
Python 3.6 の環境が作成されました。左のメニューの「Home」をクリックします。
「Application on」で今作成した「tensorflow_gpu」環境が選択されていることを確認し、「jupyterlab」の「Install」ボタンをクリックします。
インストールが完了すると、ボタンが「Lunch」に変わります。「jupyterlab」の「Lunch」ボタンをクリックします。
いま作成した「tensorflow_gpu」の環境上で、Jupyter が立ち上がりました。
2.3. TensorFlow （GPU版）のインストール
TensorFlow (GPU版) をインストールするため、Terminal を立ち上げます。Launcher から「Terminal」ボタンをクリックします。
Terminal が立ち上がりますので、「pip install –upgrade tensorflow-gpu」と入力してエンターキーを押します。
この Python 環境への TensorFlow GPU版のインストールが開始されます。
TensorFlow のインストールが終了したら、正しくインストールされたかの簡単なテストしてみましょう。
Jupyter のメニューから「File > New > Notebook」をクリックします。
カーネルの選択画面がでますので、「Python 3」を選んで、「SELECT」ボタンをクリックします。
Notebook が開いたら、以下のように、よくありがちな Hellow TensorFlow のプログラムを入力してみましょう。
これは今インストールした TensorFlow を読み込み、Hellow! TensorFlow!! を出力するだけのプログラムです。
TensorFlow (GPU版) をインストールするため、Terminal を立ち上げます。Launcher から「Terminal」ボタンをクリックします。
Terminal が立ち上がりますので、「pip install –upgrade tensorflow-gpu」と入力してエンターキーを押します。
pip install –upgrade tensorflow-gpu
この Python 環境への TensorFlow GPU版のインストールが開始されます。
TensorFlow のインストールが終了したら、正しくインストールされたかの簡単なテストしてみましょう。
Jupyter のメニューから「File > New > Notebook」をクリックします。
カーネルの選択画面がでますので、「Python 3」を選んで、「SELECT」ボタンをクリックします。
Notebook が開いたら、以下のように、よくありがちな Hellow TensorFlow のプログラムを入力してみましょう。
これは今インストールした TensorFlow を読み込み、Hellow! TensorFlow!! を出力するだけのプログラムです。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello! TensorFlow!!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
入力ができたら、Shift キー ＋ Enter キーを押します。
以下のように、Hellow! TensorFlow!! と出れば正しく TensorFlow がインストールされたことになります。
以下のように、Hellow! TensorFlow!! と出れば正しく TensorFlow がインストールされたことになります。
2.4. Kerasのインストール
TensorFlow の次に、Keras をインストールします。そのまま同じ Terminal で構いません。以下のように、「pip install keras」と入力します。
TensorFlow の次に、Keras をインストールします。そのまま同じ Terminal で構いません。以下のように、「pip install keras」と入力します。
pip install keras
Keras のインストールが終了したら、正しくインストールされたかの簡単なテストしてみます。
Jupyter のメニューから「File > New > Notebook」をクリックします。（先ほどの TensorFlow の簡単テストと同じ方法です。）
カーネルの選択画面がでますので、「Python 3」を選んで、「SELECT」ボタンをクリックします。
Notebook が開いたら、以下のように、とても簡単なプログラムを入力してみましょう。
入力ができたら、Shift キー ＋ Enter キーを押します。
以下のように、Keras のバージョンが出力されれば、正しく Keras がインストールされたことになります。
Jupyter のメニューから「File > New > Notebook」をクリックします。（先ほどの TensorFlow の簡単テストと同じ方法です。）
カーネルの選択画面がでますので、「Python 3」を選んで、「SELECT」ボタンをクリックします。
Notebook が開いたら、以下のように、とても簡単なプログラムを入力してみましょう。
import keras
print(keras.__version__)
入力ができたら、Shift キー ＋ Enter キーを押します。
以下のように、Keras のバージョンが出力されれば、正しく Keras がインストールされたことになります。
これで、TensorFlow（GPU版）と Keras のインストールが無事終了しました。
これで、GitHub にある多くの TensorFlow を使用した機械学習や深層学習のモデルを短時間に容易に試すことができます。ぜひ GPU版の TensorFlow で快適な機械学習・深層学習ライフを楽しんでください。
これで、GitHub にある多くの TensorFlow を使用した機械学習や深層学習のモデルを短時間に容易に試すことができます。ぜひ GPU版の TensorFlow で快適な機械学習・深層学習ライフを楽しんでください。
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