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TensorFlow入門~開発環境の準備~

こんにちは、エンジニアのさもです。

Google発の機械学習フレームワーク"TensorFlow"で機械学習の勉強をはじめます。

第1回目はTensorFlowが動くまでの準備です。

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これまで、

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

とか、

ITエンジニアのための機械学習理論入門

ITエンジニアのための機械学習理論入門

とか、

初めてのディープラーニング --オープンソース

初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き

を読んで勉強したり、画像処理系の記事を書いてみたりしていたのですが、いよいよTensorFlowを実際に触って勉強していきます。

これまでも何度かやろうと思ったのですが、公式サイトが英語だったり、なかなかいい本が見つからなかったりで、動き出せませんでした。

そんなときにこちらの本を見つけました。

TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~

TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~

まだ3章ぐらいまでしか読んでいませんが、めっちゃいい本!

分かりやすい!

よくみたら機械学習理論入門と同じ方の本だった。この方の本は読みやすい!

TensorFlowのソースもあったので、重い腰をあげて勉強を始めることにしました。

準備

準備といっても、そんなにすることは無いです。

まずは、Anaconda入れましょ!

私は3系(3.6)をいれました。

次に、コマンドプロンプトでpip install tensorflowと打ってtensorflowをインストール。

最初なので、仮想環境とか考えません(笑)

もし必要になったら、そのときにpyenvとか考えます。

実行環境はjupyter notebookを使います。

コマンドプロンプトで、jupyter notebookと打ってしばらく待つと、ブラウザが立ち上がって、ノートブックが開きます。

f:id:s-uotani-zetakansu:20170919160202p:plain

画面右上のnewから、new -> python3 を選ぶと、新しいノートが立ち上がります。

そこへimport tensorflowと打って、Ctrl + Enterで実行されます。

最初時間がかかりますが、エラーが出なければインストール成功です!

準備は終わりです。

あとは本を読みながらソースを書いていきます。

次回から実際にコードを打っていきます。

あと、この書籍での勉強を終えたら、次は(お小遣いと相談して)

TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+ (impress top gear)

TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+ (impress top gear)

を読んでみたいです

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