人工知能ライブラリTensorFlow環境構築からやってみよう ｜ SiTest (サイテスト) ブログ

TensorFlowというライブラリをご存知でしょうか？
Googleがオープンソース化した機械学習ライブラリであり、簡単に機械学習を導入できるということで話題になっています。
今回は先ずTensorFlowの導入に関してまとめてみたいと思います。

まずなにはともあれpythonをインストールしてみましょう。
必要なバージョンは2.7以上です。

Macの場合pythonがデフォルトでインストールされており確認した所OS X 10.11.13ですとバージョンが2.7.10でしたのでそのまま使えます。

入っていない場合は下記の手順でインストールできます。
Python.org/downloadsにアクセスしdmgファイルをダウンロードします。

ダウンロードしたファイルを実行すればインストールできます。
特別な設定等はないのでnextを選んでいけばインストールできます。

この時Pathの設定などもできているのでそのまますぐに使えます。

続いてpipをインストールします。
pipとはパッケージ管理システムでnode.jsで言う所のnpmに当たります。

sudo easy_install pip

次にvirtualenvをインストールします。
virtualenvはpythonの実行環境を仮想的に提供します。

sudo pip install --upgrade virtualenv

ホーム直下のtensorflowディレクトリにvirtualenv環境を作成します。

virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow

activateを実行しvirtualenv環境に入ります。

source ~/tensorflow/bin/activate

(tensorflow)が最初にくるようになれば成功です。

あとはTensorFlowをインストールすれば準備完了です。

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl

では実際使ってみましょう。

import tensorflow as tf

num = tf.constant(100)

print(num)

上を実行すると

Tensor("Const:0", shape=TensorShape([]), dtype=int32)

と返ってきます。
Constは定数、shapeは行列の次数、dtypeはデータのタイプ(今回は整数型です)を示します。

1行目でTensorFlowのライブラリをインポートしtfという変数として使用します。
2行目以降でtfが持つメソッドを使用しています。
これでTensorFlowを使用する準備が整いました。

今回はTensorFlowを実際に使うにあたり環境を整えてみました。
pythonは2系と3系でライブラリの互換性がなかったりと敬遠していたのですが、環境の構築は思いの外簡単でした。
またvirtualenvを使えば2系と3系を共存させることも可能なようですので、ドンドン試していきたいと思います。
普段node.jsを主に使っていることもありpythonの実行環境を整えるのは新鮮でした。
次回は実際にチュートリアルを進め使い方を学んでいきたいと思います。