Fresopiya
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TensorFlow

【TensorFlow】仮想環境におけるTensorFlow開発環境の構築

どうも、とがみんです。

以前の記事で、Googleが提供している機械学習用オープンソースライブラリのTensorFlowについて紹介しました。


この記事では、TensorFlowを扱うための環境構築方法について紹介していきます。

TensorFlow用仮想環境の構築

TnsorFlowにはCPU版とGPU版がありますが、CPU版についての環境構築方法について紹介していきます。

TensorFlowのホームページでは、仮想環境を作成することが推奨されてい流ので、仮想環境を作成し、そこにTensorFlowをインストールしていきます。

>Install TensorFlow with pip

以下の記事のAnacondaを既にインストールした前提で書いていきます。


仮想環境におけるTensorFlowの環境構築から終了までのステップは以下です。

  1. 仮想環境作成用パッケージのインストール
  2. 仮想環境の作業場を作成
  3. 仮想環境の有効化
  4. TensorFlowのインストール
  5. TensorFlowが利用可能かの確認
  6. 仮想環境から抜ける

それぞれについて紹介していきます。

仮想環境作成用パッケージのインストール

仮想環境を構築するために必要なライブラリをインストールします。

ターミナル上で、以下を入力しpipenvライブラリをインストールします。

$ pip install pipenv

pipenvは、パッケージのインストールと仮想環境の構築をまとめて簡単に扱えるようにサポートしてくれるパッケージです。

これを使用することで、簡単に作業用の仮想環境を作成することができます。

仮想環境の作業場を作成

プロジェクトを作成するディレクトリに移動し、ターミナルに以下のコードを入力し実行します。

$ pipenv install

以下はVirtualEnvというディレクトリを作成し、そこで上記コードを実行した結果です。

インストールが完了すると、上記写真のPipfilePipfile.lockが作成されます。

また、このファイル以外に、仮想環境も自動で作成されています。

以下のコードをターミナル上で実行すると確認することができます。

$ pipenv –venv

仮想環境の有効化

以下のコードをターミナル上で実行すると、作成した仮想環境が有効化されます。

$ pipenv shell

左側に仮想環境名(VirtualEnv)がつけられていることが確認できます。

仮想環境へのパッケージのインストール

仮想環境が有効化している状態で、以下のコードを実行すると、仮想環境上に指定したライブラリがインストールされます。

$ pipenv install ライブラリ名

今回は、TensorFlowを利用するのに必要なライブラリをインストールします。

(VirtualEnv) bash-3.25$ pipenv install tensorflow

インストール終了後、pip listでインストールされたライブラリを確認することができます。

>Pythonで、Pipenvを使う

>仮想環境 バージョン管理 まとめ Python

>環境構築 – pipenv の使い方 まとめ

TensorFlowが利用可能かの確認

インストールしたTensorFlowが利用できるかどうかを確認します。

今回はJupyer Notebookを起動させ、そこでTensorFlowのライブラリが読み込まれるかどうかで判断します。

仮想環境にJupyterを準備するために、ターミナル上で以下のコードを実行します。

$ pipenv install jupyter

インストールが完了したら、ターミナル上で以下コードを実行します。

$ jupyter notebook

import tensorflow as tfと入力し、実行すると、エラーが出ずに、読み込まれたことが確認できます。

Jupyterは、ターミナル上でCtrl+Cで終了します。

>Pipenvを使ってJupyter Notebookを導入する方法

仮想環境から抜ける

仮想環境から抜け出す場合は、以下のコードをターミナル上で実行します。

$ deactivate
$ exit

まとめ

仮想環境におけるTensorFlow(CPU版)での開発環境の構築方法について紹介しました。

参考文献

>Install TensorFlow with pip

>Pythonで、Pipenvを使う

>仮想環境 バージョン管理 まとめ Python

>環境構築 – pipenv の使い方 まとめ