Python-deep-learning-environment
提供:Dev Guides
Pythonディープラーニング-環境
この章では、Pythonディープラーニング用に設定された環境について学習します。 ディープラーニングアルゴリズムを作成するには、次のソフトウェアをインストールする必要があります。
- Python 2.7以降
- NumpyのScipy
- Matplotlib
- テアノ
- ケラス
- TensorFlow
Python、NumPy、SciPy、およびMatplotlibは、Anacondaディストリビューションを通じてインストールすることを強くお勧めします。 これらのパッケージはすべて付属しています。
さまざまな種類のソフトウェアが適切にインストールされていることを確認する必要があります。
私たちのコマンドラインプログラムに行き、次のコマンドを入力しましょう-
$ python
Python 3.6.3 |Anaconda custom (32-bit)| (default, Oct 13 2017, 14:21:34)
[GCC 7.2.0] on linux
次に、必要なライブラリをインポートし、そのバージョンを印刷できます-
import numpy
print numpy.__version__
出力
1.14.2
Theano、TensorFlowおよびKerasのインストール
Theano、TensorFlow、およびKerasのパッケージのインストールを開始する前に、 pip がインストールされているかどうかを確認する必要があります。 Anacondaのパッケージ管理システムはpipと呼ばれます。
pipのインストールを確認するには、コマンドラインで次を入力します-
$ pip
pipのインストールが確認されたら、次のコマンドを実行してTensorFlowとKerasをインストールできます-
$pip install theano
$pip install tensorflow
$pip install keras
次のコード行を実行して、Theanoのインストールを確認します-
$python –c “import theano: print (theano.__version__)”
出力
1.0.1
次のコード行を実行してTensorflowのインストールを確認します-
$python –c “import tensorflow: print tensorflow.__version__”
出力
1.7.0
次のコード行を実行して、Kerasのインストールを確認します-
$python –c “import keras: print keras.__version__”
Using TensorFlow backend
出力
2.1.5