【TensorFlow】仮想環境におけるTensorFlow開発環境の構築|Fresopiya究極の自由を目指すブログFresopiyaFresopiya場所にもお金にも時間にも、何にも縛られない自由な状態になったら一体人間は何をしてどこに向かうのか。自由を目指すエンジニアのブログです。「哲学」と「プログラミング」と「政治経済」、「ブログ」がメインになるかと。05/18/2019スポンサードリンクどうも、とがみんです。以前の記事で、Googleが提供している機械学習用オープンソースライブラリのTensorFlowについて紹介しました。この記事では、TensorFlowを扱うための環境構築方法について紹介していきます。仮想環境から抜けるまとめ参考文献TensorFlow用仮想環境の構築TnsorFlowにはCPU版とGPU版がありますが、CPU版についての環境構築方法について紹介していきます。TensorFlowのホームページでは、仮想環境を作成することが推奨されてい流ので、仮想環境を作成し、そこにTensorFlowをインストールしていきます。pip以下の記事のAnacondaを既にインストールした前提で書いていきます。仮想環境におけるTensorFlowの環境構築から終了までのステップは以下です。仮想環境から抜けるそれぞれについて紹介していきます。仮想環境作成用パッケージのインストール仮想環境を構築するために必要なライブラリをインストールします。ターミナル上で、以下を入力しpipenvライブラリをインストールします。pipenvpipenvは、パッケージのインストールと仮想環境の構築をまとめて簡単に扱えるようにサポートしてくれるパッケージです。これを使用することで、簡単に作業用の仮想環境を作成することができます。仮想環境の作業場を作成プロジェクトを作成するディレクトリに移動し、ターミナルに以下のコードを入力し実行します。install以下はVirtualEnvというディレクトリを作成し、そこで上記コードを実行した結果です。インストールが完了すると、上記写真のPipfileとPipfile.lockが作成されます。このファイル以外に、仮想環境も自動で作成されています。以下のコードをターミナル上で実行すると確認することができます。以下のコードをターミナル上で実行すると、作成した仮想環境が有効化されます。shell左側に仮想環境名(VirtualEnv)がつけられていることが確認できます。仮想環境へのパッケージのインストール仮想環境が有効化している状態で、以下のコードを実行すると、仮想環境上に指定したライブラリがインストールされます。今回は、TensorFlowを利用するのに必要なライブラリをインストールします。listでインストールされたライブラリを確認することができます。まとめTensorFlowが利用可能かの確認インストールしたTensorFlowが利用できるかどうかを確認します。Notebookを起動させ、そこでTensorFlowのライブラリが読み込まれるかどうかで判断します。仮想環境にJupyterを準備するために、ターミナル上で以下のコードを実行します。jupyterインストールが完了したら、ターミナル上で以下コードを実行します。tfと入力し、実行すると、エラーが出ずに、読み込まれたことが確認できます。Jupyterは、ターミナル上でCtrl+Cで終了します。仮想環境から抜ける仮想環境から抜け出す場合は、以下のコードをターミナル上で実行します。exitまとめ仮想環境におけるTensorFlow(CPU版)での開発環境の構築方法について紹介しました。性能向上を目的とした研究をしていました。現在はFinTech系ベンチャー企業勤務。