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-pythonTensorFlow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 tensorflowKeras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。
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