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2017年2月 7日 (火)

JupyterNotebookでTensorflowとscikit-learnを使用できるようにする

AnacondaでPythonをインストールした場合にはそのままだとJupyter Notebookから
Tensorflowが使えない場合があります。その際には以下の様にJupyter Notebookを
Tensorflow用に作成した環境でインストールする必要があります。
また、Windowsの場合はscikit-learnもインストールにちょっと工夫がいります。





Python(anaconda)とTensorflowのインストールは下記を参照してください。

  Windows10にPython3(v3.5)をインストールする
  Windows10にTensorFlowをインストールする

scikit-learnはWindowsの場合はpipで普通にインストールできませんので、
ダウンロードしてからファイル指定でインストールする必要があります。

最初にnumpyとscikit-learnを以下のサイトからダウンロードします。
今回はPython v3.5用をダウンロードします。

  サイト : http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs
  ファイル : numpy-1.12.0+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
  ファイル : scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

まず、tensorflow用の環境に移動します。

activate tensorflow(自分で決めた環境名)
pip install jupyter

numpyとscipyをインストールします。

pip uninstall numpy
pip install numpy-1.12.0+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip install scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip install scikit-learn

続いてJupyterNotebookのインストールとどうせデータ分析では使うので
matplotlibもインストールしちゃいましょう。
pip install jupyter

pip install matplotlib




たったこれだけで、Tensorflowが利用できるようになります。
スタートメニューのAnaconda3内のJupyter Notebookのアイコンを起動して下さい。
程なくjupyter notebookが起動します。右側の"New"を選んだ際に
"Python [conda env:tensorflow]の様に表示されれば成功です。

ついでにライブラリが正しくインストールされているかも調べましょう。
以下を実行してエラーが出なければ大丈夫でしょう。

import tensorflow as tf
import matplotlib as plot
import sklearn as sc
import numpy as np


これで完了です。お疲れさまでした!


しかし、Pythonって起動時する時がかなり重いですね。走ってしまうと結構軽快なのですが…
なんとなくv1.1時代の.Net Frameworkを思い出してしまいました。
あれは何年前の話だろう…。






Pythonが重く感じる。そして、自分のPCは既にSSDになっている。と、言う事は
いよいよCPUを良いものに変更したいところ。けれど…今はパーツが高い時期だからなぁ。。。
SSDも高くなってしまいましたし、メモリも高いので当分は我慢の時かな。。。











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