Les débutants en python / tensorflow créent l'environnement jupyter + tensorflow et font Hello World
Aperçu
Il semble difficile pour les débutants d'utiliser vim, etc. lorsqu'ils le font, c'est donc un mémo de procédure qui le rend facile à utiliser sur un ordinateur portable appelé jupyter. (* Bien que vous puissiez utiliser le terminal en cours de route!)
** image image jupyter **
Image Docker qui peut utiliser TensorFlow avec Jupyter-Memomemo
La méthode utilisant docker est la plus rapide, mais l'air de macbook que j'utilise toujours est différent et il n'est pas bon d'utiliser docker pour mac, donc je l'ai installé normalement ...
Voici un flux simple
- Installez python en utilisant pyenv
- Installez jupyter (environnement dans lequel vous pouvez exécuter et vérifier tensorflow sur le navigateur)
- Installer tensorflow
- Tensorfow Hello World sur un simple environnement jupyter !!
Il existe une procédure pour faire pyenv-virtualenv pour rendre pyenv pratique, mais je vais l'omettre car cela ne sert à rien de le demander.
Prérequis / connaissances
- mac + git installé
- L'environnement du terminal peut être un peu exploité
Préparer l'environnement python
Au lieu d'utiliser le système python commun à tous les utilisateurs, installez pyenv de type env. (Récemment, il est courant d'utiliser le système env pour isoler l'environnement pour ruby et node).
Vous pouvez désormais créer différentes versions de l'environnement python pour exécuter Tensorflow sans rien affecter d'autre.
Installez pyenv en utilisant anyenv
Comme j'utilise toujours plusieurs systèmes ** env, j'installe anyenv qui peut les gérer tous à la fois, puis j'installe pyenv à partir de là (j'aime ça. C'est correct de mettre pyenv directement). La raison de cela est que zshrc (ou bashrc) se salit avec beaucoup de paramètres d'environnement ...
installation anyenv
Clonez le référentiel en entrant la commande suivante
git clone https://github.com/riywo/anyenv ~/.anyenv
Après cela, ajoutez les paramètres suivants à bashrc etc. en fonction de votre environnement afin que anyenv soit chargé au démarrage du shell.
.bashrc
if [ -d $HOME/.anyenv ] ; then
export PATH="$HOME/.anyenv/bin:$PATH"
eval "$(anyenv init -)"
Dans mes fichiers dotfiles je l'ai mis comme ça https://github.com/kegamin/prezto/blob/master/runcoms/zshrc#L141-L143
Après avoir entré les paramètres, redémarrez et rechargez le shell avec ʻexec $ SHELL -l etc. pour utiliser ʻanyenv. Après cela, exécutez ʻanyenv version`, et si vous pouvez l'exécuter comme suit, c'est OK
❯ anyenv version
ndenv: v5.6.0 (set by /Users/user/.anyenv/envs/ndenv/version)
plenv: system (set by /Users/user/.anyenv/envs/plenv/version)
pyenv: 3.5.1 (set by /Users/user/.anyenv/envs/pyenv/version)
rbenv: 2.3.0 (set by /Users/user/.anyenv/envs/rbenv/version)
Installez pyenv
#Installez pyenv
❯ anyenv install pyenv
#Liste des versions de python pouvant être installées
❯ pyenv install -l
Available versions:
(Omission)
3.5.0
3.5-dev
3.5.1 #->Mettez ceci cette fois
3.6.0a1
3.6-dev
(Abréviation)
❯ pyenv install 3.5.1
#Standardiser python installé
❯ pyenv global 3.5.1
#Vérifier la version(*La version pyrthon actuellement utilisée)
❯ pyenv versions
system
* 3.5.1 (set by /Users/user/.anyenv/envs/pyenv/version)
installation de jupyter
# install
❯ pip install jupyter matplotlib
#Commencez
❯ jupyter notebook
[I 13:47:54.142 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /Users/user/Dropbox/notebook
[I 13:47:54.142 NotebookApp] 0 active kernels
[I 13:47:54.142 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/
[I 13:47:54.142 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
Installer tensorflow
Depuis Téléchargement et configuration, vérifiez l'URL de la dernière version actuelle de tensorflow et installez-la.
En ce qui concerne la version Mac, il existe les deux types suivants, mais si vous n'êtes pas sûr, il est préférable de sélectionner uniquement le processeur (s'il s'agit d'un mac avec GPU, il est préférable de sélectionner GPU activé, il traitera plus rapidement en utilisant GPU Cependant, je vais l'omettre cette fois, mais d'autres choses seront installées).
Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5: Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5:
# 2016/09/10 Actuellement 0.10 est la dernière Ver
$ pip install -U https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl
Commencez et jouez
#Créez un répertoire pour enregistrer les données de tensorflow créées (n'importe quel emplacement))
❯ mkdir tensorflow
❯ ls
tensorflow
#Spécifiez le répertoire créé et démarrez jupyter
❯ jupyter notebook tensorflow
[I 14:38:42.255 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /Volumes/usb128/jupyter/tensorflow
[I 14:38:42.255 NotebookApp] 0 active kernels
[I 14:38:42.255 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/
[I 14:38:42.255 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
Après avoir exécuté jupyter notebook, lorsque vous démarrez http: // localhost: 8080 avec un navigateur, l'écran ci-dessous s'affiche.
** Tu l'as fait! ** **
Créer une note qui peut exécuter python3
Maintenant, exécutons réellement tensorflow. Comme le montre l'image ci-dessous, appuyez sur Nouveau à droite et sélectionnez python 3 dedans.
Ensuite, l'écran de saisie apparaîtra comme indiqué ci-dessous, essayez donc d'insérer le code source.
Le code source suivant est entré pour chacun, mais si vous appuyez sur SHIFT + Enter sur le code source après la saisie, le résultat de l'exécution sera sorti immédiatement en dessous (cela peut prendre un certain temps).
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
import tensorflow as tf
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(20)
print(sess.run(a + b))
jupyter est très fonctionnel et amusant, mais cette fois j'omettrai la méthode d'opération.
prendre plaisir! TensorFlow!