Keras-installation

Keras-インストール

この章では、マシンにKerasをインストールする方法について説明します。 インストールに移る前に、Kerasの基本的な要件について説明します。

前提条件

あなたは次の要件を満たさなければなりません-

• あらゆる種類のOS（Windows、LinuxまたはMac）
• Pythonバージョン3.5以降。

Python

Kerasはpythonベースのニューラルネットワークライブラリなので、pythonをマシンにインストールする必要があります。 pythonがマシンに適切にインストールされている場合は、ターミナルを開いてpythonと入力すると、以下に示すような応答が表示されます。

Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18)
[MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

現在、最新バージョンは「3.7.2」です。 Pythonがインストールされていない場合は、公式のPythonリンク（https://www.python.org [www.python.org]）にアクセスし、OSに基づいた最新バージョンをダウンロードして、システムにすぐにインストールしてください。

Kerasのインストール手順

Kerasのインストールは非常に簡単です。 システムにKerasを適切にインストールするには、以下の手順に従ってください。

ステップ1：仮想環境を作成する

*Virtualenv* は、さまざまなプロジェクトのPythonパッケージを管理するために使用されます。 これは、他の環境にインストールされているパッケージを壊さないようにするのに役立ちます。 そのため、Pythonアプリケーションの開発中は常に仮想環境を使用することをお勧めします。

*Linux/Mac OS*

LinuxまたはMac OSユーザーの場合、プロジェクトのルートディレクトリに移動し、以下のコマンドを入力して仮想環境を作成します。

python3 -m venv kerasenv

上記のコマンドを実行すると、「kerasenv」ディレクトリが* bin、libおよびincludeフォルダー*でインストール場所に作成されます。

*Windows*

Windowsユーザーは以下のコマンドを使用できます。

py -m venv keras

ステップ2：環境をアクティブ化する

この手順では、シェルパスでpythonおよびpip実行可能ファイルを構成します。

*Linux/Mac OS*

これで、「kerasvenv」という名前の仮想環境が作成されました。 フォルダに移動し、以下のコマンドを入力します、

$ cd kerasvenv kerasvenv $ source bin/activate

*Windows*

Windowsユーザーは「kerasenv」フォルダー内に移動し、以下のコマンドを入力します。

.\env\Scripts\activate

ステップ3：Pythonライブラリ

Kerasは次のpythonライブラリに依存しています。

• ナンピー
• パンダ
• シキット学習
• Matplotlib
• シピー
• シーボーン

うまくいけば、システムに上記のすべてのライブラリがインストールされています。 これらのライブラリがインストールされていない場合は、以下のコマンドを使用して1つずつインストールしてください。

*numpy*

pip install numpy

次の応答が表示されます。

Collecting numpy
   Downloading
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/
   numpy-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB)
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

パンダ

pip install pandas

次のような応答が見られました。

Collecting pandas
   Downloading
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/
pandas-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB)
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

*matplotlib*

pip install matplotlib

次のような応答が見られました。

Collecting matplotlib
   Downloading
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/
matplotlib-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB)
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

*scipy*

pip install scipy

次のような応答が見られました。

Collecting scipy
   Downloading
https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8
/scipy-3.1.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.
   macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB)
      |████████████████████████████████| 14.4MB 2.8MB/s

*scikit-learn*

オープンソースの機械学習ライブラリです。 分類、回帰、およびクラスタリングアルゴリズムに使用されます。 インストールに移動する前に、以下が必要です-

• Pythonバージョン3.5以降
• NumPyバージョン1.11.0以降
• SciPyバージョン0.17.0以降
• joblib 0.11以降。

ここで、以下のコマンドを使用してscikit-learnをインストールします-

pip install -U scikit-learn

シーボーン

Seabornは、データを簡単に視覚化できる素晴らしいライブラリです。 以下のコマンドを使用してインストールします-

pip pip install seaborninstall -U scikit-learn

以下に指定されているようなメッセージが表示される可能性があります-

Collecting seaborn
   Downloading
https://files.pythonhosted.org/packages/a8/76/220ba4420459d9c4c9c9587c6ce607bf56c25b3d3d2de62056efe482dadc
/seaborn-0.9.0-py3-none-any.whl (208kB) 100%
   |████████████████████████████████| 215kB 4.0MB/s
Requirement already satisfied: numpy> = 1.9.3 in
./lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.17.0)
Collecting pandas> = 0.15.2 (from seaborn)
   Downloading
https://files.pythonhosted.org/packages/39/b7/441375a152f3f9929ff8bc2915218ff1a063a59d7137ae0546db616749f9/
pandas-0.25.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.
macosx_10_10_x86_64.whl (10.1MB) 100%
   |████████████████████████████████| 10.1MB 1.8MB/s
Requirement already satisfied: scipy>=0.14.0 in
./lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.3.0)
Collecting matplotlib> = 1.4.3 (from seaborn)
   Downloading
https://files.pythonhosted.org/packages/c3/8b/af9e0984f
5c0df06d3fab0bf396eb09cbf05f8452de4e9502b182f59c33b/
matplotlib-3.1.1-cp37-cp37m-macosx_10_6_intel.
macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64
.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14.4MB) 100%
   |████████████████████████████████| 14.4MB 1.4MB/s
......................................
......................................
Successfully installed cycler-0.10.0 kiwisolver-1.1.0
matplotlib-3.1.1 pandas-0.25.0 pyparsing-2.4.2
python-dateutil-2.8.0 pytz-2019.2 seaborn-0.9.0

Pythonを使用したKerasのインストール

現在、Keraのインストールに関する基本的な要件は完了しています。 今、以下に指定されているのと同じ手順を使用してKerasをインストールします

pip install keras

仮想環境を終了

プロジェクトのすべての変更を完了したら、以下のコマンドを実行して環境を終了します-

deactivate

アナコンダクラウド

マシンにanacondaクラウドがインストールされていると思います。 anacondaがインストールされていない場合は、公式リンクhttps://www.anaconda.com/distribution/[www.anaconda.com/distribution]にアクセスし、OSに基づいてダウンロードを選択してください。

新しいconda環境を作成する

anacondaプロンプトを起動すると、ベースのAnaconda環境が開きます。 新しいコンダ環境を作りましょう。 このプロセスはvirtualenvに似ています。 あなたのコンダターミナルで以下のコマンドを入力してください-

conda create --name PythonCPU

必要に応じて、GPUを使用してモジュールを作成およびインストールすることもできます。 このチュートリアルでは、CPUの指示に従います。

conda環境をアクティブにする

環境をアクティブ化するには、以下のコマンドを使用します-

activate PythonCPU

スパイダーをインストールする

Spyderは、Pythonアプリケーションを実行するためのIDEです。 以下のコマンドを使用して、このIDEをconda環境にインストールしましょう-

conda install spyder

Pythonライブラリをインストールする

ケラに必要なpythonライブラリnumpy、pandasなどはすでに知っています。 次の構文を使用してすべてのモジュールをインストールできます-

構文

conda install -c anaconda <module-name>

たとえば、パンダをインストールしたい場合-

conda install -c anaconda pandas

同じ方法のように、残りのモジュールを自分でインストールしてみてください。

Kerasをインストールする

今、すべてがよさそうなので、以下のコマンドを使用してkerasのインストールを開始できます-

conda install -c anaconda keras

スパイダーを起動

最後に、以下のコマンドを使用してcondaターミナルでスパイダーを起動します-

spyder

すべてが正しくインストールされたことを確認するには、すべてのモジュールをインポートします。すべてが追加され、問題が発生した場合は、「モジュールが見つかりません」というエラーメッセージが表示されます。