Avec la mise à jour anniversaire de Windows 10, Ubuntu est devenu disponible sur Windows, j'ai donc installé TensorFlow.
J'ai fait référence à l'article suivant.
[1] Installons Bash sur Ubuntu sous Windows! [2] Installer Anaconda sur CentOS en utilisant pyenv [3] TensorFlow Installation Using conda [4] Interface graphique de Bash sur Ubuntu sous Windows + Xming [5] Cygwin Absolute Killing Man-Jusqu'à ce que les geeks physiques puissent calculer numériquement avec le sous-système Windows pour Linux- [6] Bash sur Ubuntu sous Windows et X Window combiné pour afficher le japonais et saisir le japonais
Ubuntu sur Windows inclut python, mais comme la version est 2 et qu'il est nécessaire d'ajouter un package, j'ai décidé d'inclure Anaconda. Cependant, puisque le python original est conservé, essayez de l'installer en utilisant pyenv comme dans Article de référence [2]. J'ai fait. La procédure est la suivante.
Installez Git pour l'installation pyenv.
$ sudo apt-get install git
Installez pyenv en utilisant Git.
$ git clone https://github.com/yyuu/pyenv ~/.pyenv
Ajoutez les préférences pyenv à .bachrc.
$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
source ~ / .bashrc ou redémarrez bash
$ pyenv install --list
Vérifiez la version d'Anaconda qui peut être installée avec
$ pyenv install anaconda3-4.1.0
Installez avec.
$ pyenv global anaconda3-4.1.0
$ pyenv rehash
Maintenant, définissez l'environnement Python sur Anaconda.
Il existe plusieurs façons d'installer TensorFlow, mais comme Anaconda est inclus,
$ conda install -c conda-forge tensorflow
Installez avec. Cependant, vous ne pouvez installer la version CPU qu'avec cela.
Maintenant, si vous exécutez l'exemple de programme dans TensorFlow Introduction en Python,
0 [ 0.82097143] [-0.14609614]
20 [ 0.30302274] [ 0.18841095]
40 [ 0.15555] [ 0.26946762]
60 [ 0.1151993] [ 0.29164591]
80 [ 0.10415875] [ 0.2977142]
100 [ 0.1011379] [ 0.29937458]
120 [ 0.10031134] [ 0.29982889]
140 [ 0.10008518] [ 0.29995319]
160 [ 0.10002329] [ 0.2999872]
180 [ 0.10000639] [ 0.2999965]
200 [ 0.10000175] [ 0.29999906]
Donc, je pense que l'installation de TensorFlow est OK pour le moment.
Bash seul n'a pas d'interface graphique, je vais donc rendre possible l'utilisation de l'application X11. Le moyen le plus rapide est Xming comme Article de référence [4]. Est la méthode à utiliser. (Il existe également VcXsrv Windows X Server en tant que logiciel similaire à Xming.)
Après avoir installé Xming ou VcXsrv, installez les applications et bibliothèques X11. (Vous n'avez pas besoin d'installer des applications x11. S'il s'agit d'une application X11 telle que xterm, les bibliothèques requises seront installées.)
$ sudo apt-get install x11-apps
Ajoutez ensuite les préférences à votre .bashrc.
$ echo 'export DISPLAY=localhost:0.0' >> ~/.bashrc
Cela devrait fonctionner pour les applications liées à X11, mais lorsque j'essaie d'afficher le graphique en utilisant matplotlib en Python,
OMP: Error #100: Fatal system error detected.
OMP: System error #22: Invalid argument
J'obtiens une erreur disant que ça s'arrête. Ce n'est pas limité à matplotlib, mais il semble qu'une erreur se produit dans un package qui utilise MKL.
$ conda install nomkl
Il semble que chaque package doit être changé pour une version non compatible MKL.
Pour l'instant, dans mon environnement, j'ai pu afficher le graphe avec matplotlib. ~~ Cependant, il semble que l'affichage japonais dans le graphique ne puisse pas être bien fait tel quel. ~~ L'entrée en japonais peut être effectuée en se référant à Article de référence [6]. Alors le japonais dans le graphique matplotlib est
from matplotlib.font_manager import FontProperties
fp = FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\YuGothM.ttc', size=14)
Chemin de police
from matplotlib.font_manager import FontProperties
fp = FontProperties(fname='/mnt/c/Windows/Fonts/YuGothM.ttc', size=14)
Si vous écrivez comme, il sera reconnu par Bash.