Mit dem Windows 10 Anniversary Update wurde Ubuntu unter Windows verfügbar, daher habe ich TensorFlow installiert.
Ich habe auf den folgenden Artikel verwiesen.
[1] Lass uns Bash unter Ubuntu unter Windows installieren! [2] Anaconda unter CentOS mit pyenv installieren [3] TensorFlow Installation Using conda [4] GUI von Bash unter Ubuntu unter Windows + Xming [5] Cygwin Absolute Killing Man - bis physische Geeks mit Windows-Subsystem für Linux numerisch rechnen können- [6] Bash unter Ubuntu unter Windows und X Window kombiniert, um Japanisch anzuzeigen und Japanisch einzugeben
Ubuntu unter Windows enthält Python, aber da die Version 2 ist und ein Paket hinzugefügt werden muss, habe ich mich für Anaconda entschieden. Da die ursprüngliche Python beibehalten wird, versuchen Sie, sie mit pyenv wie in Referenzartikel [2] zu installieren. Ich tat. Das Verfahren ist wie folgt.
Installieren Sie Git für die Pyenv-Installation.
$ sudo apt-get install git
Installieren Sie pyenv mit Git.
$ git clone https://github.com/yyuu/pyenv ~/.pyenv
Fügen Sie pyenv-Einstellungen zu .bachrc hinzu.
$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
source ~ / .bashrc oder starte bash neu
$ pyenv install --list
Überprüfen Sie die Version von Anaconda, mit der installiert werden kann
$ pyenv install anaconda3-4.1.0
Installieren mit.
$ pyenv global anaconda3-4.1.0
$ pyenv rehash
Stellen Sie nun die Python-Umgebung auf Anaconda ein.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, TensorFlow zu installieren, aber da Anaconda enthalten ist,
$ conda install -c conda-forge tensorflow
Installieren mit. Sie können jedoch nur die CPU-Version damit installieren.
Wenn Sie nun das Beispielprogramm in TensorFlow Introduction in Python ausführen,
0 [ 0.82097143] [-0.14609614]
20 [ 0.30302274] [ 0.18841095]
40 [ 0.15555] [ 0.26946762]
60 [ 0.1151993] [ 0.29164591]
80 [ 0.10415875] [ 0.2977142]
100 [ 0.1011379] [ 0.29937458]
120 [ 0.10031134] [ 0.29982889]
140 [ 0.10008518] [ 0.29995319]
160 [ 0.10002329] [ 0.2999872]
180 [ 0.10000639] [ 0.2999965]
200 [ 0.10000175] [ 0.29999906]
Daher denke ich, dass die Installation von TensorFlow vorerst in Ordnung ist.
Bash alleine hat keine GUI, daher werde ich die Verwendung der X11-App ermöglichen. Der schnellste Weg ist Xming wie Referenzartikel [4]. Ist die zu verwendende Methode. (Es gibt auch VcXsrv Windows X Server als ähnliche Software wie Xming.)
Installieren Sie nach der Installation von Xming oder VcXsrv die X11-Apps und -Bibliotheken. (Sie müssen keine x11-Apps installieren. Wenn es sich um eine X11-App wie xterm handelt, werden die erforderlichen Bibliotheken installiert.)
$ sudo apt-get install x11-apps
Fügen Sie dann die Einstellungen zu Ihrer .bashrc hinzu.
$ echo 'export DISPLAY=localhost:0.0' >> ~/.bashrc
Dies sollte für X11-bezogene Apps funktionieren, aber wenn ich versuche, das Diagramm mit matplotlib in Python anzuzeigen,
OMP: Error #100: Fatal system error detected.
OMP: System error #22: Invalid argument
Ich erhalte eine Fehlermeldung, dass es aufhört. Es ist nicht auf matplotlib beschränkt, aber es scheint, dass ein Fehler in einem Paket auftritt, das MKL verwendet.
$ conda install nomkl
Es scheint, dass jedes Paket auf eine nicht MKL-kompatible Version geändert werden muss.
In meiner Umgebung konnte ich das Diagramm vorerst mit matplotlib anzeigen. ~~ Es scheint jedoch, dass die japanische Anzeige in der Grafik nicht so gut gemacht werden kann, wie sie ist. ~~ Japanische Eingaben können unter Bezugnahme auf Referenzartikel [6] erfolgen. Dann ist der Japaner im Matplotlib-Diagramm
from matplotlib.font_manager import FontProperties
fp = FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\YuGothM.ttc', size=14)
Schriftpfad
from matplotlib.font_manager import FontProperties
fp = FontProperties(fname='/mnt/c/Windows/Fonts/YuGothM.ttc', size=14)
Wenn Sie wie schreiben, wird es von Bash erkannt.
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