Deep Learning学習環境の作り方

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このページでは、GoogleのTensorFlowという機械学習用ライブラリを用いたDeep Learningの学習・開発環境の作り方を解説する。

もくじ


想定するPC環境

  • Windows 10 64bit
  • GPUは載っていても載っていなくても構わないが、載っていた方がAIの処理が速くてオススメ。

Anacondaのインストール

Anacondaとは、Pythonの便利な実行環境のこと。Deep Learningなどの機械学習で使えるライブラリを簡単にインストールして使えるので、AIのお勉強にはオススメ。

Anacondaの公式サイトから64bit版用のインストーラをダウンロードし、インストールする。インストーラのウィザードを進めていくと、AnacondaのPATHを通すか聞かれるが、通さなくて全然OK。コマンドプロンプトやPowerShellからAnacondaの機能を使う想定ならPATHを通しておくとよい。

OpenCVのインストール

画像や動画を扱う人は、OpenCVというライブラリを以下の方法でインストールしておくとよい。

デスクトップ画面左下のWindowsロゴマーク(スタートボタン)をクリックし、「Anaconda3 (64-bit)」→「Anaconda Prompt」をクリックする。

表示された黒い画面に次のコマンドを入力しEnterキーを押す。

pip install opencv-python

TensorFlowのインストール

TensorFlowは、Deep Learningなどの機械学習に使うためのライブラリである。Googleが開発し、オープンソースとして公開されている。

TensorFlowの公式サイト

TensorFlowのGitHubページ

TensorFlowをインストールするためには、Anaconda Prompt上で次のコマンドを実行する。

pip install --upgrade tensorflow

Kerasのインストール

Kerasは、Deep Learningを使ったプログラミングを支援するオープンソースのライブラリである。

TensorFlow、Theano、CNTKの内、いずれかのライブラリ環境があって初めて動作する。

Kerasの公式サイト

KerasのGitHubページ

この記事では、TensorFlow環境下でKerasを使ってDeep Learningのお勉強をすることを想定し、Kerasもインストールする。

Kerasをインストールするためには、Anaconda Prompt上で次のコマンドを実行する。

pip install --upgrade keras