【Mac】Python3(Anaconda)でTensorFlow環境を構築してみる

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Python3でTensorFlow環境を構築してみましょう。

機械学習・ディープラーニングをしっかり理解することは難しいと思いますが、環境構築だけなら簡単です。

そもそも、環境構築しなければ、いろいろ試して勉強することもできないので、機械学習やディープラーニングの概念については、また考えるとして、とりあえず環境構築してみましょう。

TensorFlow環境の構築はいろいろ方法がありますが、今回は前回解説したAnacondaを使って環境構築してみたいと思います。

動作確認環境

  • OS:OS X Yosemite 10.10.5
  • pyenv 20150310
  • anaconda3-2.5.0

環境構築手順

Anacondaを既にインストール済みの場合は「2.TensorFlowのインストール」からお読みください。

1.Anacondaをインストール

MacにおいてAnacondaをインストールするには、Pythonバージョン管理ツールである「pyenv」を経由します。

さっそく「pyenv」インストールしましょう。

つぎに「pyenv」経由でインストールできるAnacondaのバージョンを確認しましょう。

今回は「anaconda3-2.5.0」をインストールします。

anacondaがインストールできたら、カレントディレクトリに適用してみましょう。

適用されているか確認します。

anaconda3-2.5.0のまえに「*」がついていればOKです。

2.TensorFlowのインストール

では、ここから本題であるTensorFlowのインストールをしてきましょう。

まずTensorFlow用の環境を構築します。

Anacondaでは、condaというパッケージマネージャーが用意されており、condaは仮想環境管理も行うこともできます。

上記のコマンドで「tf」という仮想環境が構築されました。

作成した「tf」という仮想環境に入ります。

下記のコマンドで「Tensorflow」をインストールします。

では、インストールが正常に完了しているか試してみましょう。 公式サイトのテストをそのまま実行してみます。

エラーができなければOKです。

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