Apprendre TensorFlow à partir de zéro nécessite diverses connaissances et des ordinateurs coûteux, mais dans ce didacticiel, nous supprimerons ces hypothèses et créerons l'environnement de TensorFlow sur la base du sentiment "** Essayez de le déplacer pour le moment **". Je le ferai.
Si vous souhaitez exécuter TensorFlow avec python3.7 ou supérieur, l'article suivant vous sera utile. Référence: Une histoire sur la création d'un environnement Tensorflow avec MacOS Mojave et Python3.7
Si vous souhaitez l'exécuter sur macOS Mojave, l'article suivant vous sera utile. Référence: Activer le système python3 pour utiliser pyenv avec macOS Mojave
―― 1. Installation des outils de ligne de commande Xcode ―― 2. Installation de Homebrew --3. Installation de pyenv-virtualenv ―― 4. Créez un environnement Python pour TensorFlow --5. Installer pip ―― 6. Installation de TensorFlow
Les outils de ligne de commande font partie de l'environnement de développement intégré fourni par Apple pour MacOS / MacOSX. Inclut le compilateur GCC, etc. requis pour installer les applications UNIX. Si vous avez un identifiant Apple, vous pouvez également le télécharger sur Apple Developer. ** Veuillez [Obtenir] Xcode depuis l'App Store (https://itunes.apple.com/jp/app/xcode/id497799835?mt=12) avant d'installer les outils de ligne de commande. ** **
C'est une condition préalable à l'installation ultérieure de Homebrew. Installez les outils de ligne de commande Xcode.
terminal
$xcode-select --install
Si vous êtes invité à accorder une licence, veuillez accepter le contrat de licence.
terminal
$ xcode-select --install
xcode-select: error: command line tools are already installed, use "Software Update" to install updates
HomeBrew est un gestionnaire de packages fourni pour MacOS / MacOSX. Vous pouvez gérer le logiciel à partir de la ligne de commande. En général, lors de l'installation d'un logiciel, vous devez obtenir manuellement le fichier exécutable du logiciel ou créer le code source manuellement, mais HomeBrew effectue automatiquement une série de ces tâches.
Homebrew Copiez et exécutez la commande suivante décrite sur le site officiel.
terminal
$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
Si la sortie est comme ci-dessous, l'installation de Homebrew est terminée.
terminal
$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
...
...
==> Installation successful!
==> Homebrew has enabled anonymous aggregate user behaviour analytics.
Read the analytics documentation (and how to opt-out) here:
https://docs.brew.sh/Analytics.html
==> Next steps:
- Run `brew help` to get started
- Further documentation:
https://docs.brew.sh
pyenv est un système de contrôle de version python. Vous pouvez changer de version de Python. pyenv-virtualenv est un plugin Pyenv pour la gestion des environnements Python.
Installez pyenv avec Homebrew.
terminal
$ brew install pyenv
Installez pyenv-virtualenv avec Homebrew.
terminal
$ brew install pyenv-virtualenv
Affichez et vérifiez la liste des versions de Python.
terminal
$ pyenv install -l
Installez Python 3.6.0 et actualisez les shims.
terminal
$ pyenv install 3.6.0
...
...
$ pyenv rehash
Créez un environnement Python pour TensorFlow.
terminal
$ pyenv virtualenv 3.6.0 TensorFlow
$ pyenv rehash
Spécifiez l'environnement Python créé pour TensorFlow.
terminal
$ pyenv global TensorFlow
Vérifiez l'environnement Python que vous avez spécifié pour TensorFlow.
terminal
$ python --version
Python 3.6.0
pip (Pip javax Packages) est un système de gestion de packages Python. Si vous souhaitez utiliser des bibliothèques tierces avec python, vous pouvez gérer ces packages avec pip.
Installez et mettez à jour l'outil de gestion des plugins de Python (pip).
terminal
$ sudo easy_install pip
$ sudo easy_install --upgrade six
$ sudo pip install --upgrade pip
Installez TensorFlow avec pip.
terminal
$ pip3 install --upgrade tensorflow
Vérifiez le fonctionnement de TensorFlow.
terminal
$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
Si une erreur est générée comme indiqué ci-dessous, veuillez également vous référer au lien ci-dessous.
terminal
this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
Référence: (Qiita) "ce binaire TensorFlow n'a pas été compilé pour utiliser: AVX2 FMA" erreur sur macOS
Quittez avec exit ().
terminal
>>> exit()
La prochaine fois, je jouerai avec TensorFlow.
21/08/2017 Ajout des éléments à installer par pyenv.