Installation de TensorFlow sur Windows Easy pour les débutants en Python

Installez TensorFlow 1.6 sur Windows 10. En gros, j'installe en regardant le Site officiel. Je suis une personne qui n'a pas beaucoup fait Python, mais c'est bien. Cet article utilise Anaconda, mais Miniconda est également recommandé car il peut réduire considérablement l'espace disque utilisé. Pour Miniconda, veuillez vous référer aux deux articles suivants.

• Installer Miniconda sur Windows (2018)
• Construction de l'environnement TensorFlow à l'aide de Miniconda sous Windows (2018)

J'ai écrit une comparaison d'environnement sur Windows dans l'article "Résumé de la création d'un environnement d'apprentissage automatique sur un PC Windows". Veuillez vous référer à l'article "Installation de TensorFlow sur Ubuntu de WSL" pour créer un environnement TensorFlow sur Ubuntu. Je recommande également un service cloud appelé Google Colaboratory. C'est plus facile qu'Anaconda ou Miniconda car vous pouvez utiliser TensorFlow sans configurer d'environnement local. Veuillez vous reporter à l'article "Présentation et instructions de Google Colaboratory (TensorFlow peut également être utilisé)" pour savoir comment l'utiliser.

^{* La partie TensorFlow a été complètement renouvelée de 1.3 instructions d'installation à 1.6 (2018/3/6) </ sup> * Confirmé que la procédure ne change pas même avec TensorFlow 1.7 (la capture d'écran de cet article reste ancienne) (2018/4/10) </ sup>}

• Pip signifie "Pip javax Packages" ou "Pip HCl Python", un système de gestion de packages permettant d'installer et de gérer des packages logiciels écrits en Python.

Lien de référence

• [Explication pour les débutants] Syntaxe et concept de base de TensorFlow
• [Explication pour les débutants] Tutoriel TensorFlow MNIST (pour les débutants)
• TensorFlow Tutorial MNIST (pour les débutants) visualisé avec TensorBoard
• Mémo API TensorFlow
• [Introduction à TensorBoard] Visualisez le traitement TensorFlow pour approfondir la compréhension
• [Introduction à TensorBoard: image] TensorFlow Visualisez le traitement d'image pour approfondir la compréhension
• [Introduction à TensorBoard: Projecteur] Rendre le traitement TensorFlow cool
• [Explication pour les débutants] Tutoriel TensorFlow Deep MNIST
• Les traits du visage de Yuki Kashiwagi pour comprendre TensorFlow [Partie 1]

procédure

1. Installation d'Anaconda

Anaconda en premier lieu

Utilisez pip natif ou Acaconda pour installer TensorFlow. Google prend officiellement en charge les pips natifs. Anaconda se positionne comme un support par la communauté. Anaconda est extrêmement pratique!

1.1. Téléchargement du programme d'installation d'Anaconda

Téléchargement depuis la page de téléchargement officielle. Téléchargez Anaconda 4.4.0 64-BIT INSTALLER.

1.2. Installation d'Anaconda

Je n'ai pas vraiment besoin de le mentionner, mais je ne laisserai que l'écran. Il semble que j'ai vu des informations selon lesquelles une erreur se produira par la suite si le japonais est inclus dans le chemin d'installation ... (la mémoire est ambiguë)

2. Créez un environnement virtuel Anaconda

2.1 Création de l'environnement virtuel TensorFlow

Créez un environnement virtuel TensorFlow avec le nom «tensorflow16» dans Anaconda Navigator. Lancez Anaconda Navigator à partir du menu Windows. Similaire à Apache Ambari.

Sélectionnez Python 3.6 pour Windows sur cet écran.

Avec cela seul, un environnement virtuel est créé. Heureusement, il n'y a pas d'erreur.

2.2 Installer Jupyter Notebook dans un environnement virtuel

Plus tard, j'installerai Jupytor Notebook car cela me semble utile. C'est une fonction qui peut exécuter Python de manière interactive comme Apache Zeppelin. Il n'y a pas besoin, vous pouvez donc l'omettre. Cependant, la procédure est très simple et pratique, nous vous recommandons donc de l'installer.

• La capture d'écran est ancienne et le nom de l'environnement virtuel est "tensorflow13", mais "tensorflow16" est correct.

3. Installez TensorFlow

Eh bien, c'est le sujet principal. Installez TensorFlow sur l'environnement virtuel. Ouvrez un terminal depuis l'environnement virtuel.

Le reste est entièrement conforme au Guide officiel. Contrairement au guide officiel, il semble que "conda install" accélérera le processus lors de l'exécution. .. Avec des informations comme conda et pip: danger de mélange, "conda install" est-il meilleur?

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

Pour référence, l'écran lors de la mise à jour de TensorFlow 1.2 vers 1.3 était comme ça (la commande est la même).

Confirmation de l'installation. C'est également la méthode de confirmation selon le Guide officiel.

Démarrez Python (je le fais à partir du flux précédent).

python

Le reste est l'exécution de la commande Hello World.

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

J'ai reçu un avertissement mais cela a réussi! Aucune erreur ne s'est produite. Enfin, fermez le terminal avec la commande suivante.

exit()
deactivate
exit

Au fait, l'avertissement "La bibliothèque TensorFlow n'a pas été compilée pour utiliser les instructions AVX" lors de l'exécution de Hello World m'a dit que ce serait plus rapide, et ce n'était pas une erreur. Pour plus de détails, voir Lienを参照ください。