introduction

Lorsque j'ai essayé d'utiliser python sur mon ancien ordinateur, j'ai eu beaucoup de mal à créer l'environnement.

À la suite de la recherche de diverses choses par moi-même, c'était terrible de l'avoir construit en mélangeant différentes méthodes et d'avoir reçu beaucoup de phrases d'avertissement. .. .. ..

Pour ceux qui liront cet article, j'aimerais vous présenter afin que vous puissiez facilement créer l'environnement de python et utiliser tensorflow.

Veuillez noter que les avertissements sont écrits avec des timbres américains avant et après le déplacement des articles ci-dessous.

Contenu de cette époque

-Activer Python avec Anaconda. -Créer un environnement d'exécution avec conda. -Installez tensorflow dans l'environnement d'exécution, écrivez un exemple de code pour voir s'il peut être utilisé et exécutez-le.

Je voudrais continuer avec ce genre de contenu.

Qu'est-ce que tensorflow?

Je l'ai vérifié sur la page d'accueil de tensorflow.

An open-source software library for Machine Intelligence ~~ Logiciel open source pour l'intelligence artificielle ~~

... Apparemment ...

Site officiel: Tensorflow

Cette fois, nous utiliserons anaconda, qui sera présenté plus tard, pour effectuer divers réglages, vous n'avez donc pas à l'installer pour le moment.

Environnement d'exécution

MAC OS:Sierra 10.12.5 python:3.5.2(Anaconda 4.2.0) tensorflow:1.1

S'il s'agit d'un python trop nouveau, il n'est pas pris en charge (~~ devrait ~~), donc python utilise 3.5

À propos, selon le document officiel de Tensorflow fin juin 2017,

Prerequisite: Python

In order to install TensorFlow, your system must contain one of the following Python versions: ~~ Avant d'installer Tensol Flow, votre système doit inclure la version python ci-dessous ~~

Python 2.7 Python 3.3+

C'est pourquoi vous avez besoin de la version 3.3 ou supérieure.

Si vous êtes intéressé, veuillez entrer la commande suivante dans ** Terminal ** et vérifier si la version correspond.

Qu'est-ce qu'un terminal! !! !!

Il est naturel de connaître le terminal lors de l'étude d'autres langages dans une certaine mesure, et il n'y a aucune explication pour savoir si la construction de l'environnement dans l'article de Qiita est faite avec python.

Donc cette fois, je vais également vous présenter comment ouvrir le terminal

Veuillez consulter la page suivante car elle est présentée dans un autre article.

Veuillez sauter si vous comprenez.

Comment utiliser le terminal

Maintenant, ouvrez un terminal et entrez la commande suivante.

Votre MacBook-Pro:~Ton nom d'utilisateur$ python 
Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (x86_64)| (default,Date) 
〜〜〜〜
〜〜〜〜
>>>

** * Si vous souhaitez quitter l'interpréteur python, entrez ctr + d. ** **

Au fait, lorsque j'ai vérifié, mon python était de 3,5.

Vous pouvez également vérifier avec la commande suivante.

Votre MacBook-Pro:~Ton nom d'utilisateur$python --version 
Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (x86_64)

La série Python2 est installée sur mac par défaut.

Si vous n'avez pas introduit la série Python 3 et conda cette fois, allez en bas et installez Anaconda.

Qu'est-ce que Anaconda?

Selon la page d'accueil de Anaconda

Anaconda is the leading open data science platform powered by Python. The open source version of Anaconda is a high performance distribution of Python and R and includes over 100 of the most popular Python, R and Scala packages for data science. ~~ C'est une plateforme de science des données python. ~~ ~~ Il y a beaucoup de paquets. ~~

... Apparemment ...

Selon [Wikipedia] d'Anaconda (https://ja.wikipedia.org/wiki/Anaconda)

Anaconda est un programme d'installation du système d'exploitation utilisé par CentOS et Fedora. Il est implémenté en langage Python et C. PyGTK est utilisé pour l'interface utilisateur graphique et Python-newt est utilisé pour l'interface utilisateur en mode texte.

En d'autres termes, si c'est vrai, c'est un package qui contient toutes les bibliothèques qui doivent être installées une par une.

Il contient également le conda requis pour créer un système python3 ou un environnement virtuel.

Installez Anaconda

Comme anaconda le fera pour vous lorsque vous l'installerez, je l'omettrai cette fois, sauf pour le contour.

Officiel: TÉLÉCHARGEZ ANACONDA MAINTENANT

·procédure

1: Installez le programme d'installation d'Anaconda

2: Ouvrez le programme d'installation d'Anaconda

3: Glissez-déposez "Anaconda-Navigator" dans le package installé dans le répertoire de l'application

4: Vérifiez s'il est installé et que python3 peut être utilisé.

Comme je l'ai mentionné précédemment, vérifions la version de python après l'installation.

S'il s'agit toujours du système python2 même si vous le vérifiez avec l'interpréteur, il est possible que le PATH ne passe pas, alors entrez la commande suivante.

Votre MacBook-Pro: ~ votre nom d'utilisateur $ export PATH = / Users / votre nom d'utilisateur / anaconda / bin: $ PATH

Veuillez spécifier le nom d'utilisateur du Mac que vous utilisez dans la partie "Votre nom d'utilisateur".

Lançons à nouveau l'interpréteur python dans le terminal.

Articles qui peuvent être utiles t2y: Installer l'environnement Python avec Anaconda Continuum Analytics: Page d'accueil d'Anaconda

Activer Tensorflow avec conda

・ Qu'est-ce que le conda?

conda est un système de gestion de paquets et de gestion d'environnement conçu principalement pour Python.

Il n'est pas publié en tant qu'unité unique, mais est inclus dans Anaconda, le serveur Anaconda et Miniconda.

Récemment, il est devenu populaire car divers packages peuvent être facilement installés pour créer un environnement de calcul numérique pour Python.

Source: https://teratail.com/questions/54334

C'est conda, pas Neda.

En introduisant conda, il est possible de créer divers environnements virtuels.

Entrez la commande suivante dans le terminal pour créer un environnement d'exécution dans conda

Maintenant, entrez la commande suivante pour ouvrir l'environnement virtuel de conda.

conda create -n nom de l'environnement que vous voulez créer python = votre version de python

Cette fois, nous allons créer un environnement virtuel nommé tensorflow en utilisant python3.5, donc la commande sera la suivante.

$ conda create -n tensorflow python=3.5

Après avoir entré la commande et terminé l'installation, un environnement d'exécution nommé "tensorflow" qui peut utiliser tensorflow est créé.

Je n'ai pas de tensorflow pour le moment, donc je n'ai pas à le créer avec ce nom.

Il est également facile de comprendre si vous définissez le nom par version, etc.

Veuillez noter que c'est la méthode lors de l'utilisation de conda et lors de l'utilisation de python3.5.

De plus, il est possible de créer un environnement virtuel avec pyenv etc., donc si vous préférez cela, veuillez considérer ce qui suit (^^)

·référence

1000ch: Création d'un environnement Python sur un Mac à l'aide de pyenv

Je n'ai pas utilisé pyenv parce que j'étais en colère contre l'homebrew. → J'ai introduit pyenv avec brew, mais je me suis mis en colère contre le docteur en infusion

Passez à l'environnement d'exécution nommé "tensorflow" créé par conda

Vous pouvez déplacer (activer) l'environnement d'exécution créé par conda en entrant la commande suivante. $ source activate Le nom de l'environnement créé précédemment`

J'ai créé un environnement virtuel avec le nom tensorflow, donc les commandes à entrer sont: $ source activate tensorflow

En cas de succès, le nom de tensorflow apparaîtra sur le côté gauche comme indiqué ci-dessous. (tensorflow) Votre MacBook-Pro: ~ Votre nom d'utilisateur $

・ En quittant l'environnement d'exécution

Entrez la commande suivante pour revenir à la hiérarchie d'origine à partir de l'environnement d'exécution (désactiver). $ source deativate tensorflow

L'étape suivante consiste à installer tensorflow.

Veuillez entrer dans l'environnement virtuel de tensorflow avant l'installation.

Télécharger tensorflow avec condaforge

Installez tensorflow avec la commande suivante.

* Avant l'installation, veuillez entrer dans l'environnement virtuel pour tensorflow créé précédemment.

$ conda install -c conda-forge tensorflow

mkl:        2017.0.1-0     
  mock:       2.0.0-py35_0   conda-forge
    numpy:      1.13.0-py35_0             
    pbr:        3.1.1-py35_0   conda-forge
    protobuf:   3.3.0-py35_2   conda-forge
    six:        1.10.0-py35_1  conda-forge
    tensorflow: 1.1.0-py35_0   conda-forge
    werkzeug:   0.11.10-py35_0 conda-forge           
Proceed ([y]/n)?

On m'a demandé de saisir Oui ou Non, alors j'ai choisi oui.

Tester s'il est installé avec succès

Ouvrez un terminal et vérifiez si le tensorflow que vous venez d'installer est installé.

Entrez dans l'environnement virtuel pour tensorflow créé précédemment et démarrez l'interpréteur avec la commande python.

///① Démarrez python dans l'environnement d'exécution
(tensorflow)Votre MacBook-Pro:~Ton nom d'utilisateur$ python
Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (x86_64)| (default,La date d'aujourd'hui
・ ・ ・(Divers sortent)
・ ・ ・
///② Importez tensorflow.(Si vous pouvez l'importer, vous l'avez installé.)
>>>import tensorflow as tf
///③ Encore une fois comme indiqué ci-dessous>>>Si apparaît, vous pouvez l'installer.
>>>

* Si vous n'avez pas migré vers l'environnement d'exécution ou ne l'avez pas installé, l'avertissement suivant s'affiche.

>>>import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named 'tensorflow'

Il peut être possible de le résoudre, donc si vous ne pouvez pas l'importer, veuillez commenter avec copie.

Écrivez le code qui génère Hello Tensorflow! À l'aide de tensorflow.

`python`


>>>import tensorflow as tf
>>>hello = tf.constant("Hello Tensorflow!")
>>>sess = tf.Session()  //Notez que Session est un acronyme
>>>print(sess.run(hello)) //Exécutez le bonjour que vous venez de créer en session
b'Hello Tensorflow!'

↑ Si c'est sorti comme ça, c'est la preuve que vous utilisez tensorflow! !! !!

Commentaire

1: Importez tensorflow dans la première ligne et configurez-le pour qu'il soit appelé avec le nom tf. 2: Créez une constante qui renvoie "Hello Tensorflow!" Avec le nom bonjour 3: Créer sess en utilisant Session pour exécuter 4: Exécutez hello en utilisant sess et en sortie avec print.

Le graphique TensorFlow est une description du calcul. Quel que soit le calcul que vous faites, vous devez exécuter le graphique dans une session. Session place des opérations graphiques sur des périphériques tels que des processeurs et des GPU et fournit un moyen de les exécuter.

Source: Exécutez TensorFlow à partir de la ligne de commande

Je ne connais pas le mouvement détaillé, mais cela signifie que vous devez utiliser la session.

finalement

Je vous serais reconnaissant si vous pouviez commenter s'il y a des erreurs dans l'article (^^)

La prochaine fois, j'écrirai sur MNIST For ML Bigginers dans le tutoriel tensorflow!

Merci beaucoup!

Essayez d'utiliser tensorflow ① Créez un environnement python et introduisez tensorflow