Author Archive: yoshiaki

$ source activate 自分で決めた環境名

例、$ source activate tf140

Pythonのバージョン確認

$ python --version

TensorFlowのバージョン確認

$ pip list | grep tensorflow

Kerasのバージョン確認

$ pip list | grep Keras

Kerasのバージョン指定してインストール

$ pip install keras==2.0.2

*PermissionError: [Errno 13] Permission denied:

で、拒否される場合は、

$ sudo pip install keras==2.0.2

と、

sudo

をつけて実行する。

最新版のKerasをインストール

$ pip install --upgrade keras

Kerasをアンインストール

$ sudo pip uninstall keras

現在どの環境で作業しているか調べる

$ conda info --envs

現在のpipバージョンを調べる

$ pip list

現在のPythonのバージョンを調べる

$ python -m pip -V

現在のパッケージのバージョンを調べる

$ python -m pip freeze

パッケージのインストール

$ python -m pip install パッケージの名前

*バージョン指定したいときは、パッケージの名前の後に==バージョン
例、

$ python -m pip install numpy==1.11.0

パッケージのアンイントール

$ python -m pip uninstall パッケージの名前

pipで一括インストール

$ python -m pip install -r requirements.txt

*requirements.txtの書き方。
numpy==1.11.0
six==1.10.0
（成功したテスト時のバージョンを記録しておくと再現性が高まる。上記のパッケージのバージョンを調べる

freeze

で書き出して残しておけばOK）

ディレクトリの指定

$ cd /ディレクトリ

ディレクトリの中身の確認

$ ls

Tensorflowのインストール

$ pip3 install --upgrade tensorflow 

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[`evernote` not found]

Flaskで

$ python -m flask run

を実行したら、下記のようなエラーが出てしまいました。

OSError: [Errno 48] Address already in use

解決策は、該当のprocessIDをオフにすれば良いらしいです。
まず、processIDを下記のコマンドで調べます。

$ lsof -i :5000 | grep python

＊5000の部分は、http://127.0.0.1:5000/の5000を開きたい場合は、5000を記述します。他の数列の場合は、それに置き換えてコマンドを実行してください。

このコマンドを入力すると、

このように、processIDを調べることができます。調べた数列を、下記のコマンドのprocessIDの部分と置き換えて入力するとオフにすることができます。

$ kill processID

例、

$ kill 1299

killコマンドがちょっと怖いですが、思い切ってやってみたら解決しました。

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[`evernote` not found]

今回は、AnacondaでTensorFlowを開発するための環境設定を行います。

Anacondaのインストールが完了して開くと、Anaconda Navigatorのホーム画面が表示されます。

次に、Environmentsを開き、環境を設定します。下方にあるCreateのアイコンをクリックしてください。

環境を作るため、Nameにわかりやすい名前（今回はTensorFlowのバージョン1.4.0を使用するためtf140と入力します）、PackagesはPythonにチェックを入れて、バージョンを選択します。今回は、3.6にします。（＊Pythonは2系と3系で互換性がないため、書籍やウェブを参考に開発を進めるときは、このバージョンが何で開発されているかに注意が必要です。）

設定が終わったら、Createをクリックすると新しいEnvironmentsが1つ追加されます。少し時間がかかるので待ちましょう。

Environmentsが追加されたら、▶︎のアイコンをクリックします。

そうすると、上記のポップアップが開くので、Open Terminalをクリックします。

ターミナルが開き、最後の行を確認すると先ほどEnvironmentsの設定でNameに入力した文字列が丸括弧の中に表示されています。（tf140）

$ pip install tensorflow

もし、pipが最新版じゃない場合は、

$ pip install --upgrade pip

でアップグレードできます。ここで、TensorFlowがインストールできたかどうかを確認するため、

$ python

とコマンドを打ち、Enterを押します。
すると、Pythonの対話的な実行環境に入ることができます。

>>>

とコマンドラインが出るので

import tensorflow

と入力します。

>>>

しばらくして、このようにコマンドラインが表示され入力待ちの状態になれば、tensorflowのインストールは完了です。

exit()

と入力して Pythonを終了し、次に

exit

と入力しコマンドプロンプトを終了します。

以上で、開発の準備が完了です。

再開するときは、AnacondaのEnvironmentsから、該当のEnvironmentを開きOpen Terminalを選択し、Terminal上で

$ python

とコマンドすることで再開できます。

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[`evernote` not found]