[最新版]tensorflow実行環境を構築する手順

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今回は機械学習で話題のtensorflow(テンソルフロー)の実行環境を構築してみたいと思います。こちらはAnaconda(アナコンダ)を使用するのが手っ取り早くておすすめです。

ちなみにtensorflowの読み方として「テンソルフロー」派と「テンサーフロー」派という二大派閥がありまして、「きのこたけのこ」のような戦争には全くなりません。これはこれで悲しいことです。私はテンソルフローって言ってます。

まず前回の記事を見ていない人は前回の記事を見て、Anacondaをインストールしてpythonの実行環境をテストするまでやってみましょう。

前回の記事はこちら

tensorflowのインストール手順

まずAnaconda-Navigatorを開きます。

左側のメニューから「Environments」を選択します。

rootから「Open Terminal」を選択します。

ターミナルが開かれますので「conda install tensorflow」と入力してEnter!

これでtensorflowのインストールが始まります。そこまで時間はかかりません。(多分)

無事に終えたらAnaconda-Navigatorからjupyter notebookを開きましょう。

適当にpython 3ファイルを作り、「import tensorflow」を実行してエラーが出なければオッケーです。

一応サンプルコードも用意しておきました。

この実行結果が999だと大丈夫です。最初は何やってるんだこれって思いますがそのうち慣れてきます。tensorflow以外にもKerasとかあります。Kerasは実行するのは簡単ですが、中身を実感することが難しいです。tensorflowならtensorboardで中の処理を可視化することもできます。そして何よりKerasよりカスタマイズがしやすいです。

というわけで無事にインストールできたでしょうか?

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